Semi-supervised RoBERTa-based Classification
Semi-supervised RoBERTa-based classification combines a large pretrained RoBERTa language model with both a small labeled dataset and a larger pool of unlabeled text. By generating pseudo-labels or enforcing consistency on unlabeled examples, the method extracts supervisory signal from unannotated data, yielding stronger classifiers when ground-truth annotations are scarce.
Forrásrekord
A hivatkozások szó szerint a módszer forrásrekordjából kerültek átvételre. Ezekből nem következtethető ki állítás-szintű ellenőrzés.
- Liu, Y., Ott, M., Goyal, N., Du, J., Joshi, M., Chen, D., Levy, O., Lewis, M., Zettlemoyer, L., & Stoyanov, V. (2019). RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach. arXiv preprint arXiv:1907.11692. · URL
- Xie, Q., Dai, Z., Hovy, E., Luong, M.-T., & Le, Q. V. (2020). Unsupervised Data Augmentation for Consistency Training. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 33, 11904–11915. · URL
Kurált állítások
Az állítások a bizonyíték-jegyzőkönyvben tárolódtak, mindegyik saját értékeléssel.
Ez a nézet nem hoz létre állítás-értékelést, ha a jegyzőkönyvben nincs.
Kapcsolódó módszerek
A módszergráfból generálva és gépi javaslatú kapcsolatokként jelenítve meg – nem következtethető ki bizonyíték-állítás.