Self-supervised BERT-based classification
Self-supervised BERT-based classification uses Google's Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), pretrained on massive unlabelled text via masked-language modelling, and fine-tunes it on labelled examples to assign text into categories. It consistently achieves state-of-the-art accuracy on sentiment analysis, topic classification, intent detection, and similar NLP tasks even with limited labelled data.
ระเบียนต้นฉบับ
การอ้างอิงถูกคัดลอกตามต้นฉบับจากระเบียนต้นฉบับของวิธีดำเนินการ ไม่มีการอ้างสิทธิ์ในระดับการตรวจสอบใด ๆ ที่อนุมานได้จากสิ่งเหล่านี้
- 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, 4171–4186. Association for Computational Linguistics. · DOI 10.18653/v1/N19-1423
- Sun, C., Qiu, X., Xu, Y., & Huang, X. (2019). How to Fine-Tune BERT for Text Classification? In China National Conference on Chinese Computational Linguistics (CCL 2019), LNCS 11856, 194–206. Springer. · DOI 10.1007/978-3-030-32381-3_16
ข้อเรียกร้องที่ดูแลจัดการ
ข้อเรียกร้องถูกจัดเก็บไว้ในบัญชีแยกประเภทหลักฐาน โดยแต่ละรายการมีชุดการประเมินของตนเอง
มุมมองนี้ไม่ได้สร้างการประเมินข้อเรียกร้องขึ้นมาเมื่อบัญชีแยกประเภทไม่มี
วิธีดำเนินการที่เกี่ยวข้อง
สร้างจากกราฟวิธีดำเนินการและแสดงเป็นความสัมพันธ์ที่แนะนำโดยเครื่องจักร — ไม่มีการอ้างสิทธิ์หลักฐานใด ๆ ที่อนุมานได้
กราฟความสัมพันธ์ที่สร้างขึ้นไม่มีความสัมพันธ์ขาออกสำหรับวิธีดำเนินการนี้