Machine learningDeep learning / NLP / CV
半教師あり文埋め込み
半教師あり文埋め込みは、少量のラベル付き文ペアと大量のラベルなしテキストを組み合わせて、文の密なベクトル表現を学習します。対照学習目的または擬似ラベリングを通じて豊富なラベルなしデータを活用することで、これらのモデルは、アノテーション付きデータが不足している場合でも、意味的類似性、検索、分類のための高品質な埋め込みを生成します。
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出典
- Gao, T., Yao, X., & Chen, D. (2021). SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings. In Proceedings of EMNLP 2021 (pp. 6894–6910). Association for Computational Linguistics. DOI: 10.18653/v1/2021.emnlp-main.552 ↗
- Reimers, N., & Gurevych, I. (2019). Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks. In Proceedings of EMNLP-IJCNLP 2019 (pp. 3982–3992). Association for Computational Linguistics. DOI: 10.18653/v1/D19-1410 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Sentence Embeddings (Contrastive and Self-training Approaches). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/deep-learning/semi-supervised-sentence-embeddings
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- BERTベースの分類深層学習↔ compare
- 自己教師あり学習による文埋め込み (Self-supervised Sentence Embeddings)深層学習↔ compare
- Semi-supervised BERT-based Classification深層学習↔ compare
- 半教師ありTransformer深層学習↔ compare
- 文埋め込み（Sentence Embeddings）深層学習↔ compare