ScholarGate
Assistent
Machine learningDeep learning / NLP / CV

Multilinguale RoBERTa-gebaseerde Classificatie

Multilinguale RoBERTa-gebaseerde classificatie maakt gebruik van XLM-RoBERTa — een transformer die is voorgegetraind op meer dan 100 talen via masked language modeling — en fine-tuned deze op gelabelde tekst om categorieën toe te wijzen over meerdere talen. Door een enkel model te delen over talen heen, maakt het robuuste cross-linguale en zero-shot tekstclassificatie mogelijk zonder dat er aparte classificatoren per taal nodig zijn.

Openen in MethodMindBinnenkortVideoBinnenkortDownload slides

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Bronnen

  1. Conneau, A., Khandelwal, K., Goyal, N., Chaudhary, V., Wenzek, G., Guzman, F., Grave, E., Ott, M., Zettlemoyer, L., & Stoyanov, V. (2020). Unsupervised Cross-lingual Representation Learning at Scale. In Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2020), pp. 8440–8451. DOI: 10.18653/v1/2020.acl-main.747
  2. 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

Deze pagina citeren

ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual RoBERTa-based Text Classification (XLM-RoBERTa). ScholarGate. https://scholargate.app/nl/deep-learning/multilingual-roberta-based-classification

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Geciteerd door

ScholarGateMultilingual RoBERTa-based Classification (Multilingual RoBERTa-based Text Classification (XLM-RoBERTa)). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/deep-learning/multilingual-roberta-based-classification · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026