방법 증거 기록
Weakly supervised sentence embeddings
Weakly supervised sentence embeddings train dense sentence representations using noisy, heuristic, or programmatically generated labels instead of costly human annotation. Labeling functions — rules, distant supervision signals, or lightweight classifiers — supply approximate supervision that a label model aggregates into probabilistic labels, which then guide the sentence encoder to produce task-useful representations at scale.
원본 기록
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Weakly Supervised Sentence Embeddings
분류학적 방법 기록 · ml-model / deep-learning
- Ratner, A., De Sa, C., Wu, S., Selsam, D., & Re, C. (2016). Data Programming: Creating Large Training Sets, Quickly. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 29. · URL
- Reimers, N., & Gurevych, I. (2019). Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks. Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP). · DOI 10.18653/v1/D19-1410
큐레이션된 주장
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관련 방법
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