Marco de generación de incrustación de oraciones basado en optimización de divergencia Kullback-Leibler y destilación de conocimiento de RoBERTa
Autores: Han, Jin; Yang, Liang
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Marco de generación de incrustación de oraciones basado en optimización de divergencia Kullback-Leibler y destilación de conocimiento de RoBERTa
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Procesamiento de lenguaje natural
Similitud textual semántica
Métodos de vectores de palabras
Modelos de aprendizaje profundo
Destilación de conocimiento de RoBERTa
Análisis de sentimientos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 30
Citaciones: Sin citaciones
En el procesamiento del lenguaje natural (NLP), calcular la similitud textual semántica (STS) es crucial para capturar diferencias semánticas matizadas en el texto.
Descripción
En el procesamiento del lenguaje natural (NLP), calcular la similitud textual semántica (STS) es crucial para capturar diferencias semánticas matizadas en el texto.