为什么自主监督学习在自然语言处理 (NLP) 中是有益的?
自监学习是一种学习类型,系统使用输入数据的固有结构来训练自己,不需要任何额外的标记数据或人类监督.它已经成为自然语言处理 (NLP) 的重要组成部分,因为它提供了许多好处,包括: 1.成本效益:自监学习不依赖于标记数据,因此消除了大量资金,时间和努力的投资,以创建注释数据集,这通常是一个劳动密集和耗时的过程. 2.从大数据中学习:自监学习可以从大量在网络上易于获得的数据中学习.这种方法允许NLP模型从巨大的文本中学习,准确地捕获自然语言的细节和模式. 3.自监学习:自监学习可以通过更强大的模型来解决各种具体的数据,更强大的数据,更强大的学习模式,更强大的学习能力,更强大的学习模式,更强大的学习模式,更强大的学习能力,更强大的语言结构化和更强大的语言学习模式,更强大的学习能力,更强大的语言学习模式,更强大的数据转换和更强大的语言学习模式.