Machine learningDeep learning / NLP / CV

Classificação baseada em BERT

A classificação baseada em BERT ajusta o modelo Bidirectional Encoder Representations from Transformers do Google em um conjunto de dados de texto rotulado, substituindo a cabeça genérica pré-treinada por uma camada de classificação específica para a tarefa. Ela explora o contexto bidirecional profundo de centenas de milhões de parâmetros pré-treinados para entregar precisão de ponta em tarefas de classificação de texto de comprimento curto e médio com quantidades relativamente modestas de dados rotulados.

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Fontes

Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. In Proceedings of NAACL-HLT 2019 (pp. 4171–4186). Association for Computational Linguistics. DOI: 10.18653/v1/N19-1423 ↗
Sun, C., Qiu, X., Xu, Y., & Huang, X. (2019). How to Fine-Tune BERT for Text Classification? In China National Conference on Chinese Computational Linguistics (CCL 2019), Lecture Notes in Computer Science, vol 11856, pp. 194–206. Springer. DOI: 10.1007/978-3-030-32381-3_16 ↗

Como citar esta página

ScholarGate. (2026, June 3). Bidirectional Encoder Representations from Transformers for Text Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/deep-learning/bert-based-classification

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Long Short-Term Memory (LSTM)Aprendizado profundo↔ compare
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Classificação baseada em BERT com adaptação de domínio Reconhecimento de Entidades Nomeadas Adaptativo ao Domínio Question Answering Adaptado ao Domínio Classificação Baseada em RoBERTa Adaptada ao Domínio Embeddings de Sentenças Adaptados ao Domínio Análise de Sentimento Adaptada a Domínio Sumarização de Texto Adaptada ao Domínio Classificação Explicável Baseada em BERT Reconhecimento de Entidades Nomeadas Explicável Question Answering Explicável Classificação Explicável Baseada em RoBERTa Embeddings Explicáveis de Sentenças Análise de Sentimento Explicável Modelagem de Tópicos Explicável Transformer Explicável Classificação Fina Ajustada Baseada em BERT Fine-Tuned Doc2Vec LSTM Ajustado Finamente Fine-Tuned Named Entity Recognition Question Answering Ajustado Classificação Ajustada com RoBERTa Embeddings de Frases Ajustados por Ajuste Fino Sumarização de Texto Ajustada Modelagem de Tópicos Ajustada Transformer Ajustado Finamente Vision Transformer (ViT) Ajustado Word2Vec Ajustado por Domínio Unidade Recorrente Gated (GRU)Modelo de Tópicos LDA Long Short-Term Memory (LSTM)Resposta a Perguntas Multilíngues Classificação baseada em RoBERTa multilíngue Embeddings de Sentenças Multilíngues Análise de Sentimento Multilíngue Transformer multilíngue Reconhecimento Multimodal de Entidades Nomeadas Resposta a Perguntas Multimodais Classificação Multimodal Baseada em RoBERTa Sumarização de Texto Multimodal Transformer Multimodal Multimodal Vision Transformer Modelo de Tópicos NMF Rede Neural Recorrente Classificação baseada em RoBERTa Modelo de Tópicos LDA Auto-supervisionado Embeddings de Sentenças Auto-supervisionados Modelagem de tópicos autossupervisionada Transformer Auto-supervisionado Classificação Semi-supervisionada Baseada em BERT Modelo de Tópicos LDA Semi-supervisionado Question Answering Semi-supervisionado Classificação Semi-supervisionada Baseada em RoBERTa Embeddings de Sentenças Semi-supervisionados Análise de Sentimento Semi-supervisionada Transformador Semissupervisionado Embeddings de Sentenças Modelagem de Tópicos Transfer Learning com Classificação Baseada em BERT Transfer Learning com LSTM Transfer Learning com Reconhecimento de Entidades Nomeadas Aprendizagem por Transferência com Embeddings de Sentenças Transfer Learning com Sumarização de Texto Aprendizagem por Transferência com Modelagem de Tópicos Classificação baseada em BERT com Supervisão Fraca Resposta a Perguntas com Supervisão Fraca Classificação Fracamente Supervisionada Baseada em RoBERTa Embeddings de Frases Fracamente Supervisionadas Modelagem de Tópicos Fracamente Supervisionada Transformer Supervisionada Fracamente Word2Vec Fracamente Supervisionado

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