Machine learningDeep learning / NLP / CV
多言語RoBERTaベースの分類
多言語RoBERTaベースの分類は、マスク化言語モデリングを通じて100以上の言語で事前学習されたトランスフォーマーであるXLM-RoBERTaを使用し、ラベル付きテキストでファインチューニングすることで、複数の言語にわたるカテゴリ割り当てを行います。単一のモデルを言語間で共有することにより、言語ごとの分類器を必要とせずに、堅牢なクロスリンガルおよびゼロショットのテキスト分類が可能になります。
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出典
- Conneau, A., Khandelwal, K., Goyal, N., Chaudhary, V., Wenzek, G., Guzman, F., Grave, E., Ott, M., Zettlemoyer, L., & Stoyanov, V. (2020). Unsupervised Cross-lingual Representation Learning at Scale. In Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2020), pp. 8440–8451. DOI: 10.18653/v1/2020.acl-main.747 ↗
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual RoBERTa-based Text Classification (XLM-RoBERTa). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/deep-learning/multilingual-roberta-based-classification
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