Régression textuelle semi-supervisée

La régression semi-supervisée du texte est une technique dans le domaine du traitement automatique des langues naturelles qui vise à effectuer des prédictions numériques sur du texte en utilisant une petite quantité de données étiquetées et une grande quantité de données non étiquetées. Cette méthode améliore la capacité de généralisation et la précision des prédictions du modèle en combinant les avantages de l'apprentissage supervisé et non supervisé, démontrant ainsi une valeur pratique supérieure dans des applications telles que l'analyse de sentiments et la prédiction de notes.