Klasifikimi i vetë-mbikëqyrur i bazuar në RoBERTa
Klasifikimi i vetë-mbikëqyrur i bazuar në RoBERTa kombinon përfaqësimet e fuqishme gjuhësore të transformatorit RoBERTa — të mësuara nga korpuse të mëdha të paetiketuara përmes modelimit të gjuhës së maskuar — me objektiva të vetë-mbikëqyrur për të kryer klasifikimin e tekstit me pak ose aspak të dhëna të etiketuara nga njeriu. Qasja shfrytëzon tekstin e bollshëm të paetiketuar për të gjeneruar sinjalin e vet të trajnimit përpara se të bëhet fine-tuning në një detyrë klasifikimi pasuese.
Lexoni metodën e plotë
Hyni me një llogari falas për ta lexuar këtë seksion.
Burimet
- 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 ↗
Si ta citoni këtë faqe
ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised RoBERTa-based Text Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/sq/deep-learning/self-supervised-roberta-based-classification
Vutë re një problem në këtë faqe? Raportojeni ose sugjeroni një korrigjim →