Schwache überwachter Frage-Antwort-Systeme (Weakly Supervised Question Answering, WS-QA)
Schwache überwachter Frage-Antwort-Systeme (WS-QA) trainieren neuronale Lese-Verständnis-Modelle unter Verwendung indirekter oder automatisch abgeleiteter Antwort-Labels anstelle von teuren, von Menschen annotierten Spannen-Annotationen. Durch die Nutzung von Distanz-Supervision, heuristischer Label-Erstellung oder Antwort-Präsenz-Signalen macht WS-QA Frage-Antwort-Systeme (QA) in Domänen und Sprachen praktikabel, in denen eine vollständige Annotation unmöglich ist.
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Quellen
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Question Answering. ScholarGate. https://scholargate.app/de/deep-learning/weakly-supervised-question-answering
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- BERT-basierte KlassifikationDeep Learning↔ compare
- Domänenadaptives Question AnsweringDeep Learning↔ compare
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