Domain-adaptive BERT-based Classification
Domain-adaptive BERT-based classification extends the standard fine-tuning pipeline by first continuing BERT's masked-language-model pre-training on a large corpus of in-domain unlabeled text, then fine-tuning the adapted model on labeled examples for the target classification task. This two-stage approach closes the vocabulary and distributional gap between BERT's general pre-training corpus and specialized domains such as biomedicine, law, finance, or social-media text.
Regjistri burimor
Citimet kopjuar fjalë për fjalë nga regjistri burimor i metodës. Asnjë verifikim në nivel pretendimi nuk nënkuptohet prej tyre.
- 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 the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2020), 8342–8360. · DOI 10.18653/v1/2020.acl-main.740
- Lee, J., Yoon, W., Kim, S., Kim, D., Kim, S., So, C. H., & Kang, J. (2020). BioBERT: a pre-trained biomedical language representation model for biomedical text mining. Bioinformatics, 36(4), 1234–1240. · DOI 10.1093/bioinformatics/btz682
Pretendime të kuruaruara
Pretendimet e ruajtura në librin e dëshmive, secili me vlerësimin e vet.
Ky pamje nuk shpik një vlerësim pretendimi kur libri i dëshmive nuk ka asnjë.
Metoda të lidhura
Të gjeneruara nga grafiku metodologjik dhe të paraqitura si marrëdhënie të sugjeruara nga makina — asnjë pretendim dëshmie nuk nënkuptohet.