Machine learningDeep learning / NLP / CV

Polosupervízované vnorenia viet

Polosupervízované vnorenia viet kombinujú malú sadu označených párov viet s veľkým množstvom neoznačeného textu na trénovanie hustých vektorových reprezentácií viet. Využitím obrovského množstva neoznačených dát prostredníctvom kontrastívnych cieľov alebo pseudo-označovania tieto modely produkujú vysokokvalitné vnorenia pre sémantickú podobnosť, vyhľadávanie a klasifikáciu, aj keď označených dát je málo.

Otvoriť v MethodMindČoskoroVideoČoskoroDownload slides

Prečítať celú metódu

Len pre členov

Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.

Prihlásiť sa

Method map

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

Zdroje

  1. Gao, T., Yao, X., & Chen, D. (2021). SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings. In Proceedings of EMNLP 2021 (pp. 6894–6910). Association for Computational Linguistics. DOI: 10.18653/v1/2021.emnlp-main.552
  2. Reimers, N., & Gurevych, I. (2019). Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks. In Proceedings of EMNLP-IJCNLP 2019 (pp. 3982–3992). Association for Computational Linguistics. DOI: 10.18653/v1/D19-1410

Ako citovať túto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Sentence Embeddings (Contrastive and Self-training Approaches). ScholarGate. https://scholargate.app/sk/deep-learning/semi-supervised-sentence-embeddings

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

Odkazujú sem

ScholarGateSemi-supervised Sentence Embeddings (Semi-supervised Sentence Embeddings (Contrastive and Self-training Approaches)). Získané 2026-06-15 z https://scholargate.app/sk/deep-learning/semi-supervised-sentence-embeddings · Dátová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026