Machine learningDeep learning / NLP / CV
도메인 적응형 RoBERTa 기반 분류
도메인 적응형 RoBERTa 기반 분류는 RoBERTa 트랜스포머를 먼저 도메인 특화 말뭉치에 대해 마스크 언어 모델 사전 훈련을 계속한 후 분류 작업을 위해 미세 조정함으로써 확장합니다. 이 두 단계 적응은 일반 웹 크롤링 훈련 데이터와 생의학, 법률 또는 과학 텍스트와 같은 전문 분야 간의 격차를 해소하며, 대상 도메인 텍스트를 사용할 수 있을 때 표준 RoBERTa 미세 조정보다 일관되게 우수한 성능을 보입니다.
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출처
- 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 ↗
- Gururangan, S., Marasovic, A., Swayamdipta, S., Lo, K., Beltagy, I., Downey, D., & Smith, N. A. (2020). Don't Stop Pretraining: Adapt Language Models to Domains and Tasks. In Proceedings of ACL 2020, pp. 8342–8360. DOI: 10.18653/v1/2020.acl-main.740 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Domain-Adaptive RoBERTa-based Text Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/domain-adaptive-roberta-based-classification
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