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준지도 학습 문장 임베딩

준지도 학습 문장 임베딩은 소량의 레이블이 지정된 문장 쌍과 대량의 레이블이 없는 텍스트를 결합하여 문장의 밀집 벡터 표현을 학습합니다. 대조적 목표 또는 의사 레이블링을 통해 풍부한 레이블이 없는 데이터를 활용함으로써, 이러한 모델은 주석이 부족한 경우에도 의미론적 유사성, 검색 및 분류를 위한 고품질 임베딩을 생성합니다.

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준지도 학습 문장 임베딩

BERT 기반 분류 자기 지도 학습 문장 임베딩 BERT 기반 준지도 학습 분류 준지도 학습 트랜스포머 문장 임베딩 약한 지도 하의 문장 임베딩

출처

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 ↗

이 페이지 인용 방법

ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Sentence Embeddings (Contrastive and Self-training Approaches). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/semi-supervised-sentence-embeddings

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