Machine learningDeep learning / NLP / CV
自己教師あり感情分析
自己教師あり感情分析は、マスク言語モデリングや対照的予測などの目的を通じた大規模な教師なし事前学習と、少量のラベル付き感情コーパスでのファインチューニングを組み合わせたものである。BERTとその派生モデルによって普及したこのアプローチは、手動でラベル付けされたデータの必要性を劇的に削減しつつ、肯定/否定/中立の意見分類タスクで最先端の精度を達成する。
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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), pp. 194–206. Springer. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Learning for Sentiment Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/deep-learning/self-supervised-sentiment-analysis
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