প্রশ্নোত্তর (QA)
প্রশ্নোত্তর হল একটি স্বাভাবিক-ভাষা-প্রক্রিয়াকরণ (natural-language-processing) কার্য, যা প্রদত্ত কোনো অনুচ্ছেদ-ভিত্তিক তথ্যের উপর নির্ভর করে স্বাভাবিক-ভাষার প্রশ্নগুলির স্বয়ংক্রিয়ভাবে উত্তর দেয়, এবং এটি নিষ্কাশনমূলক (extractive) বা সৃজনমূলক (generative) পদ্ধতির উপর ভিত্তি করে কাজ করে। এই কার্যটি প্রথম স্পষ্ট রূপ পায় Rajpurkar et al. (2016) কর্তৃক উপস্থাপিত SQuAD বেঞ্চমার্কের মাধ্যমে, এবং পরবর্তীতে XLNet (Yang et al., 2019) এর মতো মডেলগুলি পঠন-অনুধাবন (reading-comprehension) নির্ভুলতাকে আরও উন্নত করে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- Rajpurkar, P. et al. (2016). SQuAD: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text. EMNLP. DOI: 10.18653/v1/D16-1264 ↗
- Yang, Z. et al. (2019). XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding. NeurIPS. link ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 1). Question Answering (QA). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/text-mining/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.
- মেশিন অনুবাদটেক্সট খনন↔ compare
- নামযুক্ত সত্তা শনাক্তকরণ (NER)টেক্সট খনন↔ compare
- অনুভূতি বিশ্লেষণটেক্সট খনন↔ compare
- Text Classificationটেক্সট খনন↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →