Preguntas y Respuestas adaptadas al Dominio
Las Preguntas y Respuestas adaptadas al Dominio (DA-QA) adaptan un modelo de lenguaje pre-entrenado — típicamente BERT o RoBERTa — entrenado previamente en puntos de referencia generales de QA como SQuAD para responder preguntas con precisión en un nuevo dominio objetivo (p. ej., biomédico, legal, financiero) donde los datos etiquetados son escasos. La combinación del pre-entrenamiento adaptado al dominio con el ajuste fino de la tarea produce un rendimiento sustancialmente mayor que el ajuste fino directo por sí solo.
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Fuentes
- Garg, S., Vu, T., & Moschitti, A. (2020). TANDA: Transfer and Adapt Pre-Trained Transformer Models for Answer Sentence Selection. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 34(5), 7780–7788. DOI: 10.1609/aaai.v34i05.6282 ↗
- Yue, X., Zeng, Z., Shi, Y., Zhang, C., & Song, Y. (2022). Domain-adaptive Pre-training Methods for Natural Language Understanding. arXiv preprint. link ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Domain-Adaptive Question Answering (DA-QA). ScholarGate. https://scholargate.app/es/deep-learning/domain-adaptive-question-answering
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- Clasificación basada en BERTAprendizaje profundo↔ comparar
- Clasificación basada en BERT adaptada al dominioAprendizaje profundo↔ comparar
- Respuesta a Preguntas con Ajuste FinoAprendizaje profundo↔ comparar
- Respuesta multilingüe a preguntasAprendizaje profundo↔ comparar
- Clasificación basada en RoBERTaAprendizaje profundo↔ comparar
- Aprendizaje por transferencia con clasificación basada en BERTAprendizaje profundo↔ comparar
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