Classificação baseada em RoBERTa multilíngue
A classificação baseada em RoBERTa multilíngue utiliza o XLM-RoBERTa — um transformer pré-treinado em mais de 100 idiomas via modelagem de linguagem mascarada — e o ajusta (fine-tunes) em dados rotulados para atribuir categorias em múltiplos idiomas. Ao compartilhar um único modelo entre idiomas, ele permite classificação de texto multilíngue e de zero-shot robusta, sem a necessidade de classificadores separados por idioma.
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Fontes
- 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 ↗
- 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 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual RoBERTa-based Text Classification (XLM-RoBERTa). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/deep-learning/multilingual-roberta-based-classification
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