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Classificação baseada em BERT com Supervisão Fraca

A classificação baseada em BERT com supervisão fraca adapta o BERT a tarefas de classificação de texto quando apenas rótulos ruidosos, heurísticos ou gerados programaticamente estão disponíveis em vez de anotações humanas limpas. Ela combina frameworks de supervisão fraca — como funções de rotulagem e programação de dados — com as representações de linguagem pré-treinadas do BERT para alcançar classificação robusta sem rotulagem manual dispendiosa.

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Fontes

  1. Meng, Y., Zhang, Y., Huang, J., Xiong, C., Ji, H., Zhang, C., & Han, J. (2020). Text Classification Using Label Names Only: A Language Model Self-Training Approach. Proceedings of EMNLP 2020, 9006–9017. link
  2. Ratner, A., Bach, S. H., Ehrenberg, H., Fries, J., Wu, S., & Re, C. (2017). Snorkel: Rapid Training Data Creation with Weak Supervision. Proceedings of the VLDB Endowment, 11(3), 269–282. DOI: 10.14778/3157794.3157797

Como citar esta página

ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised BERT-based Text Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/deep-learning/weakly-supervised-bert-based-classification

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Referenciado por

ScholarGateWeakly supervised BERT-based classification (Weakly Supervised BERT-based Text Classification). Recuperado em 2026-06-15 de https://scholargate.app/pt/deep-learning/weakly-supervised-bert-based-classification · Conjunto de dados: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026