HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

Ask2Transformers : Étiquetage de domaine à zéro coup avec des modèles de langage pré-entraînés

Oscar Sainz German Rigau

Résumé

Dans cet article, nous présentons un système qui exploite différents modèles de langage pré-entraînés pour attribuer des étiquettes de domaine aux synsets de WordNet sans aucune forme de supervision. De plus, le système n'est pas limité à l'utilisation d'un ensemble particulier d'étiquettes de domaine. Nous utilisons les connaissances codées au sein de différents modèles de langage pré-entraînés prêts à l'emploi et des formulations de tâches pour inférer l'étiquette de domaine d'une définition particulière de WordNet. Le système proposé, fonctionnant en zero-shot (apprentissage par zéro exemple), atteint un nouveau niveau d'état de l'art sur l'ensemble de données anglais utilisé pour l'évaluation.


Créer de l'IA avec l'IA

De l'idée au lancement — accélérez votre développement IA avec le co-codage IA gratuit, un environnement prêt à l'emploi et le meilleur prix pour les GPU.

Codage assisté par IA
GPU prêts à l’emploi
Tarifs les plus avantageux

HyperAI Newsletters

Abonnez-vous à nos dernières mises à jour
Nous vous enverrons les dernières mises à jour de la semaine dans votre boîte de réception à neuf heures chaque lundi matin
Propulsé par MailChimp
Ask2Transformers : Étiquetage de domaine à zéro coup avec des modèles de langage pré-entraînés | Articles | HyperAI