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Apprendimento Contrastivo per la PNL — Apprendimento di Rappresentazioni Testuali tramite Contrasto

L'apprendimento contrastivo per la PNL è una tecnica di apprendimento di rappresentazioni — resa popolare da SimCSE (Gao et al., 2021) e Supervised Contrastive Learning (Khosla et al., 2020) — che addestra un codificatore di testo avvicinando gli embedding di coppie di testi simili e allontanando quelli di coppie dissimili. Il risultato è uno spazio di embedding denso e di alta qualità che può essere appreso senza etichette o con una supervisione minima, rendendolo particolarmente prezioso quando i dati annotati sono scarsi.

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Fonti

  1. Gao, T., Yao, X., & Chen, D. (2021). SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings. Proceedings of EMNLP 2021. link
  2. Khosla, P., et al. (2020). Supervised Contrastive Learning. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 33. link

Come citare questa pagina

ScholarGate. (2026, June 1). Contrastive Learning for Natural Language Processing. ScholarGate. https://scholargate.app/it/text-mining/contrastive-learning-nlp

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ScholarGateContrastive Learning for NLP (Contrastive Learning for Natural Language Processing). Consultato il 2026-06-15 da https://scholargate.app/it/text-mining/contrastive-learning-nlp · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026