ਤੇਜ਼ ਵਾਕ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਡਿਸਕੋਰਸ-ਅਧਾਰਤ ਉਦੇਸ਼
ਅਨਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਵਾਕ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਸਿੱਖਣ (Unsupervised sentence representation learning) ਲਈ ਅਕਸਰ ਉੱਚ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਲਾਗਤਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਨਵਾਂ ਖੋਜ ਕਾਰਜ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਡਿਸਕੋਰਸ-ਅਧਾਰਤ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਕਰਵਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਧੀ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਵਾਕ ਇੱਕ ਲੜੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਸਬੰਧਤ ਹਨ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮਾਡਲ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੇਖਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਨਵਾਂ ਤਰੀਕਾ ਗੱਲਬਾਤ ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਦੇਖਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਵਿਧੀ ਦੇ ਮੁੱਖ ਲਾਭ:
- ਤੇਜ਼ ਸਿਖਲਾਈ ਗਤੀ।
- ਵਾਕ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਸਮਝ।
- ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਘਟਦੀ ਲੋੜ।
- ਡਾਊਨਸਟ੍ਰੀਮ ਟਾਸਕਾਂ 'ਤੇ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਮੈਨੂਅਲ ਲੇਬਲਿੰਗ 'ਤੇ ਵਾਧੂ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਏ ਬਿਨਾਂ ਬਿਹਤਰ ਵਾਕ ਵੈਕਟਰ ਮਿਲਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਕੁਸ਼ਲ NLP ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਪੂਰੇ ਪੇਪਰ ਦੇ ਵੇਰਵੇ ਇੱਥੇ ਪੜ੍ਹੋ: https://dev.to/paperium/discourse-based-objectives-for-fast-unsupervised-sentence-representationlearning-35og
ਵਿਕਲਪਿਕ ਲਰਨਿੰਗ ਕਮਿਊਨਿਟੀ: https://t.me/GyaanSetuAi