BERT-based Classification
BERT-based Classification fine-tunes Google's Bidirectional Encoder Representations from Transformers model on a labelled text dataset, replacing the generic pre-trained head with a task-specific classification layer. It exploits deep bidirectional context from hundreds of millions of pre-trained parameters to deliver state-of-the-art accuracy on short- and medium-length text classification tasks with relatively modest amounts of labelled data.
Запис джерела
Цитати скопійовано дослівно з вихідного запису методу. Вони не передбачають перевірки на рівні тверджень.
- 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
- 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), Lecture Notes in Computer Science, vol 11856, pp. 194–206. Springer. · DOI 10.1007/978-3-030-32381-3_16
Відібрані твердження
Твердження збережено в журналі доказів, кожне зі своєю оцінкою.
Цей перегляд не вигадує оцінку твердження, якщо в журналі її немає.
Пов'язані методи
Згенеровано з графа методів і показано як рекомендовані системою зв'язки — жодне твердження доказів не передбачається.