Domain Adaptation
Domain adaptation is a natural-language-processing technique that takes a general pretrained language model and fine-tunes it on target-domain data so that it performs better in specialised fields such as medicine, law, and finance. It builds on the transfer-learning ideas behind work like Blitzer et al. (2007) on cross-domain sentiment classification and Lee et al. (2020) on the biomedical BioBERT model.
Bronrecord
Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.
- Lee, J. et al. (2020). BioBERT: A Pre-trained Biomedical Language Representation Model. Bioinformatics. · DOI 10.1093/bioinformatics/btz682
- Blitzer, J. et al. (2007). Biographies, Bollywood, Boom-boxes and Blenders: Domain Adaptation for Sentiment Classification. ACL. · URL
Gecureerde claims
Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.
Deze weergave verzint geen claimbeoordeling als het register er geen heeft.
Gerelateerde methoden
Gegenereerd uit de methodegraaf en getoond als machinaal voorgestelde relaties — er wordt geen bewijsclaim afgeleid.