Clasificare bazată pe RoBERTa auto-supervizată
Clasificarea bazată pe RoBERTa auto-supervizată combină reprezentările lingvistice puternice ale transformatorului RoBERTa — învățate din corpusuri mari neetichetate prin modelarea limbajului mascat — cu obiective auto-supervizate pentru a efectua clasificarea textului cu date umane etichetate puține sau deloc. Abordarea valorifică textul neetichetat abundent pentru a genera propriul semnal de antrenament înainte de reglarea fină pe o sarcină de clasificare ulterioară.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Surse
- 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 ↗
- Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. In Proceedings of NAACL-HLT 2019 (pp. 4171–4186). Association for Computational Linguistics. DOI: 10.18653/v1/N19-1423 ↗
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised RoBERTa-based Text Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/deep-learning/self-supervised-roberta-based-classification
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →