Classificação Fracamente Supervisionada Baseada em RoBERTa
A classificação fracamente supervisionada baseada em RoBERTa combina o transformador pré-treinado RoBERTa com supervisão fraca — fontes de rotulagem programáticas ou heurísticas — para treinar classificadores de texto poderosos sem exigir um conjunto de dados totalmente rotulado manualmente. Funções de rotulagem, supervisão distante ou sinais de crowdsourcing geram rótulos ruidosos que são agregados e usados para ajustar finamente o RoBERTa para tarefas de classificação downstream.
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Fontes
- 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:1907.11692. link ↗
- Zhang, J., Yu, Y., Li, Y., Wang, Y., Yang, Y., Yang, M., & Ratner, A. (2021). WRENCH: A Comprehensive Benchmark for Weak Supervision. NeurIPS 2021 Datasets and Benchmarks Track. link ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Text Classification with RoBERTa. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/deep-learning/weakly-supervised-roberta-based-classification
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- Classificação baseada em BERTAprendizado profundo↔ compare
- Classificação Ajustada com RoBERTaAprendizado profundo↔ compare
- Classificação baseada em RoBERTaAprendizado profundo↔ compare
- Classificação Semi-supervisionada Baseada em RoBERTaAprendizado profundo↔ compare
- Classificação baseada em BERT com Supervisão FracaAprendizado profundo↔ compare
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