Embeddings de Frases Fracamente Supervisionadas
Embeddings de frases fracamente supervisionadas treinam representações densas de frases usando rótulos ruidosos, heurísticos ou gerados programaticamente, em vez de anotação humana custosa. Funções de rotulagem — regras, sinais de supervisão distantes ou classificadores leves — fornecem supervisão aproximada que um modelo de rótulos agrega em rótulos probabilísticos, os quais, então, guiam o codificador de frases a produzir representações úteis para tarefas em escala.
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Fontes
- Ratner, A., De Sa, C., Wu, S., Selsam, D., & Re, C. (2016). Data Programming: Creating Large Training Sets, Quickly. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 29. link ↗
- Reimers, N., & Gurevych, I. (2019). Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks. Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP). DOI: 10.18653/v1/D19-1410 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Sentence Embeddings. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/deep-learning/weakly-supervised-sentence-embeddings
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- Classificação baseada em BERTAprendizado profundo↔ comparar
- Embeddings de Sentenças Auto-supervisionadosAprendizado profundo↔ comparar
- Embeddings de Sentenças Semi-supervisionadosAprendizado profundo↔ comparar
- Embeddings de SentençasAprendizado profundo↔ comparar
- Aprendizagem por Transferência com Embeddings de SentençasAprendizado profundo↔ comparar
- Classificação baseada em BERT com Supervisão FracaAprendizado profundo↔ comparar
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