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2026/7/23 18:25:47
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BERT 基于 Transformer 编码器,采用双向语言建模预训练,能深层理解上下文语义。通过大规模无监督预训练后在下游任务微调,BERT 在分类、问答、命名实体识别等任务上大幅刷新指标,标志 NLP 进入预训练微调时代。
半监督学习结合少量标注数据与大量无标注数据训练模型,降低标注成本。现实场景中标注数据稀缺,半监督能有效利用海量未标注数据提升性能。常见方法包括自训练、协同训练等。它在自然语言处理、图像识别中广泛应用,平衡效果与成本。
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