Machine learningDeep learning / NLP / CV
説明可能なRoBERTaベース分類
説明可能なRoBERTaベース分類は、ラベル付きテキストデータでRoBERTaトランスフォーマーモデルをファインチューニングし、その後SHAP、LIME、またはアテンション分析などの事後解釈可能性手法を適用して、各予測を駆動したトークンまたは特徴を明らかにします。これにより、最先端のNLPパフォーマンスと人間が理解可能な推論が結びつき、精度と透明性の要件の両方を満たします。
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出典
- 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. link ↗
- Lundberg, S. M., & Lee, S.-I. (2017). A Unified Approach to Interpreting Model Predictions. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 30, 4765–4774. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable RoBERTa-based Text Classification with Post-hoc Interpretation. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/deep-learning/explainable-roberta-based-classification
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- BERTベースの分類深層学習↔ compare
- 説明可能なBERTベース分類深層学習↔ compare
- Explainable Transformer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