ScholarGate
Assistent
Machine learningDeep learning / NLP / CV

Preguntes i respostes amb supervisió feble

La pregunta i resposta amb supervisió feble (WS-QA) entrena models de comprensió lectora neuronals utilitzant etiquetes de resposta indirectes o derivades automàticament en lloc d'anotacions de fragments de resposta cares anotades per humans. Explotant la supervisió distant, l'etiquetatge heurístic o els senyals de presència de respostes, la WS-QA fa factible la pregunta i resposta en dominis i llengües on l'anotació completa és impràctica.

Obre a MethodMindAviatVídeoAviatDownload slides

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Method map

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

Fonts

  1. Clark, C., & Gardner, M. (2018). Simple and Effective Multi-Paragraph Reading Comprehension. In Proceedings of ACL 2018, pp. 845–855. Association for Computational Linguistics. link
  2. Min, S., Chen, D., Hajishirzi, H., & Zettlemoyer, L. (2019). A Discrete Hard EM Approach for Weakly Supervised Question Answering. In Proceedings of EMNLP-IJCNLP 2019, pp. 2083–2093. Association for Computational Linguistics. link

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Question Answering. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/deep-learning/weakly-supervised-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

Citat per

ScholarGateWeakly supervised question answering (Weakly Supervised Question Answering). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/deep-learning/weakly-supervised-question-answering · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026