Machine learningDeep learning / NLP / CV

Clasificare bazată pe RoBERTa adaptată la domeniu

Clasificarea bazată pe RoBERTa adaptată la domeniu extinde transformatorul RoBERTa, continuând mai întâi pre-antrenamentul său de tip masked-language-model pe un corpus specific domeniului, înainte de a efectua fine-tuning pentru o sarcină de clasificare. Această adaptare în două etape reduce decalajul dintre datele de antrenament extrase din web, de uz general, și domenii specializate, cum ar fi textul biomedical, juridic sau științific, depășind în mod constant fine-tuning-ul standard RoBERTa atunci când textul din domeniul țintă este disponibil.

Deschide în MethodMindÎn curândVideoÎn curândDownload slides

Citește metoda completă

Doar pentru membri

Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.

Autentificare

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Surse

  1. 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
  2. Gururangan, S., Marasovic, A., Swayamdipta, S., Lo, K., Beltagy, I., Downey, D., & Smith, N. A. (2020). Don't Stop Pretraining: Adapt Language Models to Domains and Tasks. In Proceedings of ACL 2020, pp. 8342–8360. DOI: 10.18653/v1/2020.acl-main.740

Cum se citează această pagină

ScholarGate. (2026, June 3). Domain-Adaptive RoBERTa-based Text Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/deep-learning/domain-adaptive-roberta-based-classification

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateDomain-adaptive RoBERTa-based Classification (Domain-Adaptive RoBERTa-based Text Classification). Preluat la 2026-06-15 de pe https://scholargate.app/ro/deep-learning/domain-adaptive-roberta-based-classification · Set de date: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026