Weakly supervised BERT-based classification
Weakly supervised BERT-based classification adapts BERT to text classification tasks when only noisy, heuristic, or programmatically generated labels are available instead of clean human annotations. It combines weak supervision frameworks — such as labeling functions and data programming — with BERT's pre-trained language representations to achieve robust classification without expensive hand-labeling.
Registro de origem
Citações copiadas literalmente do registro de origem do método. Nenhuma verificação em nível de alegação é inferida delas.
- 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. · URL
- 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
Alegações curadas
Alegações persistidas no livro-razão de evidências, cada uma com sua própria avaliação.
Esta visualização não inventa uma avaliação de alegação quando o livro-razão não a possui.
Métodos relacionados
Gerado a partir do grafo de métodos e mostrado como relações sugeridas por máquina — nenhuma alegação de evidência é inferida.