ScholarGate
Assistent
Machine learningDeep learning / NLP / CV

Semi-gesuperviseerde RoBERTa-gebaseerde Classificatie

Semi-gesuperviseerde RoBERTa-gebaseerde classificatie combineert een groot voorgetraind RoBERTa-taalmodel met zowel een kleine gelabelde dataset als een grotere pool van ongelabelde tekst. Door pseudo-labels te genereren of consistentie af te dwingen op ongelabelde voorbeelden, extraheert de methode een supervisiesignaal uit niet-geannoteerde gegevens, wat resulteert in sterkere classificatoren wanneer grondwaarheidsannotaties schaars 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. 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
  2. Xie, Q., Dai, Z., Hovy, E., Luong, M.-T., & Le, Q. V. (2020). Unsupervised Data Augmentation for Consistency Training. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 33, 11904–11915. link

Deze pagina citeren

ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised RoBERTa-based Text Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/deep-learning/semi-supervised-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

ScholarGateSemi-supervised RoBERTa-based Classification (Semi-supervised RoBERTa-based Text Classification). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/deep-learning/semi-supervised-roberta-based-classification · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026