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Erkundung hochwertiger Zielbereichsinformationen für unsupervises domänenadaptives semantisches Segmentieren

Junjie Li Yuan Gao Zilei Wang* Xiaoming Hu

Zusammenfassung

自然语言处理(NLP)在近年来取得了显著进展,尤其是在深度学习模型的应用方面。这些模型通过大量数据训练,能够更准确地理解和生成人类语言。例如,Transformer架构已经成为许多先进NLP系统的核心组件,如谷歌的BERT和OpenAI的GPT系列。Übersetzung:Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) hat in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte gemacht, insbesondere durch die Anwendung von tiefen Lernmodellen. Diese Modelle werden durch umfangreiche Datenmengen trainiert und können dadurch die menschliche Sprache genauer verstehen und generieren. Zum Beispiel ist die Transformer-Architektur zu einem zentralen Bestandteil vieler fortschrittlicher NLP-Systeme geworden, wie etwa Googles BERT und OpenAIs GPT-Reihe.


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