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文本识别的自我监督学习：关键调查
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
推荐系统在信息过载中发挥关键作用，深度学习技术推动了其发展。自监督学习技术是解决数据稀疏性的方案，利用未标记数据和有意义的表示方法进行准确预测和推荐。本文回顾了自监督学习框架，包括对比学习、生成学习和对抗学习等不同范式。
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关键要点
- 推荐系统在信息过载中发挥关键作用，通过个性化推荐提供解决方案。
- 深度学习技术（如 RNN、GNN 和 Transformer）推动了推荐系统的发展。
- 监督学习方法因数据稀疏性面临挑战，限制了有效学习表示的能力。
- 自监督学习技术利用未标记数据和有意义的表示方法解决数据稀疏性问题。
- 本文回顾了自监督学习框架，包括对比学习、生成学习和对抗学习等不同范式。
- 对超过170篇论文进行了深入分析，探索了九种不同场景中的自监督学习应用。
- 详细阐述了不同自监督学习范式在增强推荐系统中的技术细节。
- 持续更新相关的开源材料。
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