Machine learningDeep learning / NLP / CV
BERTベースの分類
BERTベースの分類は、GoogleのBidirectional Encoder Representations from Transformersモデルをラベル付きテキストデータセットでファインチューニングし、汎用的な事前学習済みヘッドをタスク固有の分類層に置き換えます。数百億の事前学習済みパラメータからの深い双方向コンテキストを活用し、比較的少量のラベル付きデータで、短・中程度の長さのテキスト分類タスクにおいて最先端の精度を実現します。
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出典
- Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. In Proceedings of NAACL-HLT 2019 (pp. 4171–4186). Association for Computational Linguistics. DOI: 10.18653/v1/N19-1423 ↗
- Sun, C., Qiu, X., Xu, Y., & Huang, X. (2019). How to Fine-Tune BERT for Text Classification? In China National Conference on Chinese Computational Linguistics (CCL 2019), Lecture Notes in Computer Science, vol 11856, pp. 194–206. Springer. DOI: 10.1007/978-3-030-32381-3_16 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Bidirectional Encoder Representations from Transformers for Text Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/deep-learning/bert-based-classification
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- Long Short-Term Memory (LSTM)深層学習↔ compare
- リカレントニューラルネットワーク (RNN)深層学習↔ compare
- RoBERTaベースの分類深層学習↔ compare
- 文埋め込み（Sentence Embeddings）深層学習↔ compare
この手法を参照する項目
ドメイン適応型BERTベース分類ドメイン適応型固有表現認識ドメイン適応型質問応答ドメイン適応型RoBERTaベース分類ドメイン適応型文埋め込みドメイン適応型感情分析ドメイン適応型テキスト要約説明可能なBERTベース分類説明可能な固有表現認識説明可能な質問応答説明可能なRoBERTaベース分類説明可能な文埋め込み説明可能な感情分析説明可能なトピックモデリングExplainable TransformerファインチューニングされたBERTベースの分類ファインチューニングされたDoc2VecファインチューニングLSTMファインチューニングされた固有表現認識ファインチューニングされた質問応答ファインチューニングされたRoBERTaベースの分類ファインチューニングされた文埋め込みファイン・チューニングによるテキスト要約ファインチューニングされたトピックモデリングFine-Tuned TransformerファインチューニングされたVision TransformerFine-Tuned Word2VecGated Recurrent Unit (GRU)LDAトピックモデルLong Short-Term Memory (LSTM)多言語質問応答多言語RoBERTaベースの分類多言語文埋め込み多言語感情分析多言語トランスフォーマーマルチモーダル固有表現認識マルチモーダル質問応答マルチモーダルRoBERTaベース分類マルチモーダルテキスト要約マルチモーダル・トランスフォーマーマルチモーダルVision TransformerNMFトピックモデルリカレントニューラルネットワーク (RNN)RoBERTaベースの分類自己教師ありLDAトピックモデル自己教師あり学習による文埋め込み (Self-supervised Sentence Embeddings)自己教師ありトピックモデリング自己教師ありTransformerSemi-supervised BERT-based Classification半教師ありLDAトピックモデル半教師あり質問応答Semi-supervised RoBERTaベース分類半教師あり文埋め込み半教師あり感情分析半教師ありTransformer文埋め込み（Sentence Embeddings）トピックモデリングBERTベースの転移学習による分類LSTMを用いた転移学習固有表現抽出（NER）における転移学習文埋め込みによる転移学習テキスト要約における転移学習トピックモデリングによる転移学習弱教師ありBERTベース分類弱教師あり質問応答弱教師ありRoBERTaベース分類弱教師あり文埋め込み弱教師ありトピックモデリング弱教師ありTransformerWeakly Supervised Word2Vec