Klasifikácia založená na doménovo adaptovanom RoBERTa
Klasifikácia založená na doménovo adaptovanom RoBERTa rozširuje transformer RoBERTa tým, že najprv pokračuje v jeho predtrénovaní pomocou modelu maskovaného jazyka (masked-language-model) na korpuse špecifickom pre danú doménu, pred jeho doladením (fine-tuning) pre klasifikačnú úlohu. Táto dvojstupňová adaptácia preklenuje priepasť medzi všeobecnými údajmi z webu a špecializovanými oblasťami, ako sú biomedicínske, právne alebo vedecké texty, a konzistentne prekonáva štandardné doladenie RoBERTa, keď sú k dispozícii texty z cieľovej domény.
Prečítať celú metódu
Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- 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 ↗
- 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 ↗
Ako citovať túto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Domain-Adaptive RoBERTa-based Text Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/sk/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.
- Klasifikácia založená na BERTHlboké učenie↔ compare
- Doménovo-adaptívna klasifikácia založená na modeli BERTHlboké učenie↔ compare
- Klasifikácia založená na doladenom RoBERTaHlboké učenie↔ compare
- Viacjazyčná klasifikácia na báze RoBERTaHlboké učenie↔ compare
- Klasifikácia založená na RoBERTaHlboké učenie↔ compare
Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →