甘伯特 论文代码GAN-BERT：具有健壮标签分类示例的生成式对抗性学习和一堆带标签的示例已在2020年ACL上发表-Danilo Croce （罗马大学Tor Vergata），朱塞佩·卡斯特鲁奇（ Giuseppe Castellucci） （亚马逊）和Roberto Basili的短文（罗马大学的Tor Vergata）。该文件可以在找到。 GAN-BERT是BERT的扩展，它使用“生成对抗”设置来实现有效的半监督学习模式。它允许使用由有限数量的标记示例和未标记材料的较大子集组成的数据集