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BERT 기반 준지도 학습 분류

BERT 기반 준지도 학습 분류는 소량의 레이블이 지정된 텍스트 예제를 사용하여 사전 훈련된 BERT 인코더를 미세 조정하는 동시에, 일관성 훈련, 의사 레이블링 또는 데이터 증강을 통해 훨씬 더 많은 양의 레이블이 없는 텍스트를 활용하여 수동 주석이 부족한 경우에도 고품질 분류기를 생성합니다.

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BERT 기반 준지도 학습 분류

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출처

Xie, Q., Dai, Z., Hovy, E., Luong, T., & Le, Q. (2020). Unsupervised Data Augmentation for Consistency Training. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 33, 27780–27792. link ↗
Chen, J., Yang, Z., & Yang, D. (2020). MixText: Linguistically-Informed Interpolation of Hidden Space for Semi-Supervised Text Classification. Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), 2147–2157. DOI: 10.18653/v1/2020.acl-main.194 ↗

이 페이지 인용 방법

ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised BERT-based Text Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/semi-supervised-bert-based-classification

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