Slabě řízené odpovídání na otázky
Slabě řízené odpovídání na otázky (WS-QA) trénuje neuronové modely pro čtení s porozuměním pomocí nepřímých nebo automaticky odvozených návědomí pro odpovědi namísto nákladných anotací přesných odpovědí lidmi. Využitím vzdálené supervize, heuristického označování nebo signálů přítomnosti odpovědi umožňuje WS-QA řešení úloh QA v doménách a jazycích, kde je úplná anotace nepraktická.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- 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 ↗
- 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 ↗
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Question Answering. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/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.
- Klasifikace založená na BERTHluboké učení↔ compare
- Adaptace otázek a odpovědí pro specifickou doménuHluboké učení↔ compare
- Dolaďování pro odpovídání na otázkyHluboké učení↔ compare
- Polu-supervizované odpovídání na otázkyHluboké učení↔ compare
Odkazuje sem
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →