Domain Adaptation
Domain adaptation is a natural-language-processing technique that takes a general pretrained language model and fine-tunes it on target-domain data so that it performs better in specialised fields such as medicine, law, and finance. It builds on the transfer-learning ideas behind work like Blitzer et al. (2007) on cross-domain sentiment classification and Lee et al. (2020) on the biomedical BioBERT model.
Catatan sumber
Kutipan disalin apa adanya dari catatan sumber metode. Tidak ada verifikasi tingkat klaim yang disimpulkan darinya.
- Lee, J. et al. (2020). BioBERT: A Pre-trained Biomedical Language Representation Model. Bioinformatics. · DOI 10.1093/bioinformatics/btz682
- Blitzer, J. et al. (2007). Biographies, Bollywood, Boom-boxes and Blenders: Domain Adaptation for Sentiment Classification. ACL. · URL
Klaim yang dikurasi
Klaim tersimpan dalam buku besar bukti, masing-masing dengan penilaiannya sendiri.
Tampilan ini tidak menciptakan penilaian klaim ketika buku besar tidak memilikinya.
Metode terkait
Dihasilkan dari grafik metode dan ditampilkan sebagai relasi yang disarankan mesin — tidak ada klaim bukti yang disimpulkan.