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Less is More：半监督学习让标记数据不再那么重要
— + — — — — — — — — — — — + | IMDb | 4.51 (n = 20k) | 4.78 (n = 20) | | Yelp
56540编辑于 2022-03-12 - 来自专栏深度学习自然语言处理
半监督学习在金融文本分类上的探索和实践
上面一张表分别展示了 UDA 算法在 IMDb，Yelp-2，Yelp-5，Amazon-2，Amzon-5 以及 DBpedia 这几个数据集上的实验结果。 对比 Random 在 Yelp-2 和 Yelp-5 上的表现，UDA 给模型带来的提升与数据集分布以及具体任务难度相关。 实验一：在 IMDb 数据集中混入 Yelp-2 数据 Yelp 数据集整理自 Yelp 网站(美国版大众点评)上的用户评论，其中的文本是与 IMDb 数据集类似的点评类短文本，区别在于二者所涉及的领域不太一样
1.8K10发布于 2020-07-01 - 来自专栏NewBeeNLP
一份最新的、全面的NLP文本分类综述
另一个预测负面和正面情绪，被称为“ Yelp评论极性”或“ Yelp-2”。 Yelp-5每个类别有650,000个训练样本和50,000个测试样本，Yelp-2包含560,000个训练样本和38,000个针对积极和消极类的测试样本。 IMDb。
3.2K30发布于 2021-03-19 - 来自专栏NewBeeNLP
文本分类综述 | 迈向NLP大师的第一步（下）
Yelp-2被用于消极和积极情绪分类任务，包括560,000个训练文本和38,000测试文本。 Yelp-5用于细粒度情感多分类任务，包含650,000个训练文本和50,000测试文本。
4K20发布于 2020-12-08 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
追溯XLNet的前世今生：从Transformer到XLNet
其中，18 项任务创造了 SOTA 记录： 分类：GLUE (MNLI, QNLI, STS-B, MRPC, RTE, SST-2, WNLI), RACE, IMDB, Yelp-2, Yelp
1.8K30发布于 2019-07-16
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