방법 증거 기록
Domain-adaptive sentence embeddings
Domain-adaptive sentence embeddings extend general-purpose sentence encoders — such as Sentence-BERT — by continuing their training on domain-specific text. The result is a fixed-length vector representation that captures both universal language understanding and the vocabulary, style, and semantic nuances of the target domain, improving downstream NLP tasks such as semantic search, clustering, and classification.
원본 기록
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Domain-Adaptive Sentence Embeddings (Domain-Adapted Sentence Transformers)
분류학적 방법 기록 · ml-model / deep-learning
- Reimers, N. & Gurevych, I. (2019). Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks. Proceedings of EMNLP-IJCNLP 2019, pp. 3982–3992. · DOI 10.18653/v1/D19-1410
- 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. Proceedings of ACL 2020, pp. 8342–8360. · DOI 10.18653/v1/2020.acl-main.740
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관련 방법
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