NLP中的self-supervision是什么意思?

NLP(自然语言处理)中的"self-supervision"(自我监督)是一种训练模型的方法,其中模型从输入数据中自己生成标签或者目标,而无需依赖外部标注的数据。这种方法可以让模型利用大量未标记的数据进行训练,从而提高了模型的性能。

在自我监督的方法中,模型会被要求解决一个自己创建的任务,而不是依赖于人工标注的数据集。例如,在语言模型中,自我监督可以通过将一段文本中的某些词或短语遮掩,然后让模型预测被遮掩部分的内容。

这种方法的好处是可以在大规模的未标记数据上进行训练,从而提高了模型的泛化能力。自我监督可以在各种 NLP 任务中应用,包括文本分类、命名实体识别、机器翻译等。

总的来说,自我监督是一种有效的训练方法,可以让模型在没有大量标注数据的情况下获得良好的性能,这对于许多现实世界的应用场景非常有用。

你可能感兴趣的:(自然语言处理,人工智能)