Machine learningDeep learning / NLP / CV
Semi-supervised RoBERTaベース分類
Semi-supervised RoBERTaベース分類は、大規模な事前学習済みRoBERTa言語モデルと、少数のラベル付きデータセットおよびより大規模なラベルなしテキストプールを組み合わせたものです。疑似ラベルの生成やラベルなし例に対する一貫性の強制により、アノテーションされていないデータから教師信号を抽出し、真のラベルアノテーションが不足している場合に、より強力な分類器を生成します。
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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 ↗
- Xie, Q., Dai, Z., Hovy, E., Luong, M.-T., & Le, Q. V. (2020). Unsupervised Data Augmentation for Consistency Training. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 33, 11904–11915. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised RoBERTa-based Text Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/deep-learning/semi-supervised-roberta-based-classification
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