Machine learningDeep learning / NLP / CV

ব্যাখ্যামূলক প্রশ্ন উত্তর

ব্যাখ্যামূলক প্রশ্ন উত্তর (XQA) নিউরাল রিডিং-কমপ্রিহেনশন মডেল — সাধারণত BERT-পরিবারের ট্রান্সফরমার — এবং ব্যাখ্যাযোগ্যতার পদ্ধতি যেমন র‍্যাশনালি এক্সট্রাকশন, অ্যাটেনশন ভিজ্যুয়ালাইজেশন, LIME, অথবা SHAP-কে একত্রিত করে, যা মডেল কেন একটি নির্দিষ্ট উত্তর নির্বাচন করেছে তা প্রকাশ করে। এর লক্ষ্য শুধু নির্ভুলতা নয়, বরং বিশ্বাসযোগ্য, নিরীক্ষণযোগ্য যুক্তি যা ব্যবহারকারী এবং ডোমেইন বিশেষজ্ঞরা পরীক্ষা ও যাচাই করতে পারে।

MethodMind-এ খুলুনশীঘ্রইভিডিওশীঘ্রইDownload slides

পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন

শুধু সদস্যদের জন্য

এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।

সাইন ইন করুন

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

উৎস

  1. DeYoung, J., Jain, S., Rajani, N. F., Lehman, E., Xiong, C., Socher, R., & Wallace, B. C. (2020). ERASER: A Benchmark to Evaluate Rationalized NLP Models. In Proceedings of ACL 2020, pp. 4443–4458. DOI: 10.18653/v1/2020.acl-main.408
  2. Rajpurkar, P., Zhang, J., Lopyrev, K., & Liang, P. (2016). SQuAD: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text. In Proceedings of EMNLP 2016, pp. 2383–2392. DOI: 10.18653/v1/D16-1264

এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন

ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Question Answering (XQA). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/deep-learning/explainable-question-answering

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateExplainable Question Answering (Explainable Question Answering (XQA)). 2026-06-15 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/deep-learning/explainable-question-answering · ডেটাসেট: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026