上下文感知伪标签细化
时间: 2023-10-20 21:34:12 浏览: 188
上下文感知是指在自然语言处理中,模型能够理解和利用文本的上下文信息来进行语义理解和表征学习的能力。预训练语言模型中的上下文感知是指模型能够通过对临近词汇和句子的建模,学习到更准确的语言表征。 上下文感知的语言表征学习可以通过自监督学习的方式进行,这种方式不需要人为标注的标签,而是通过利用文本自身的统计信息进行模型的训练。这样的训练方式使得模型能够更好地理解上下文,并且在各种下游任务中表现出更好的性能。
在具体的应用中,上下文感知的语言表征学习可以应用于多种任务,例如文本分类、命名实体识别、情感分析等。通过对上下文的建模,模型可以更好地理解句子的语义和语境,并为后续的任务提供更好的特征表示。例如,BERT模型就是通过上下文感知的语言表征学习来生成文本的编码表示,从而可以应用于各种下游任务。而GPT模型则是通过上下文感知来生成连贯的、有
阅读全文