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Machine learningDeep learning / NLP / CV

Semi-supervised Doc2Vec

Semi-supervised Doc2Vec estende il framework Paragraph Vector di Le e Mikolov (2014) addestrando embedding densi di documenti sia su corpora etichettati che non etichettati simultaneamente, utilizzando le etichette di classe disponibili come segnale ausiliario per orientare la rappresentazione verso una struttura rilevante per il task, sfruttando al contempo l'intera collezione non etichettata per la generalizzazione.

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Semi-supervised Doc2Vec
Doc2VecLabel PropagationWord2Vec

Fonti

  1. Le, Q. V., & Mikolov, T. (2014). Distributed Representations of Sentences and Documents. Proceedings of the 31st International Conference on Machine Learning (ICML 2014), PMLR 32(2), 1188–1196. link
  2. Word2vec. Wikipedia. link

Come citare questa pagina

ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Paragraph Vector (Semi-supervised Doc2Vec). ScholarGate. https://scholargate.app/it/deep-learning/semi-supervised-doc2vec

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ScholarGateSemi-supervised Doc2Vec (Semi-supervised Paragraph Vector (Semi-supervised Doc2Vec)). Consultato il 2026-06-15 da https://scholargate.app/it/deep-learning/semi-supervised-doc2vec · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026