Preguntas y Respuestas con Supervisión Débil
Las preguntas y respuestas (Q&A) con supervisión débil (WS-QA) entrenan modelos neuronales de comprensión lectora utilizando etiquetas de respuesta indirectas o derivadas automáticamente en lugar de costosas anotaciones de fragmentos anotados por humanos. Al explotar la supervisión distante, el etiquetado heurístico o las señales de presencia de respuesta, WS-QA hace que el Q&A sea factible en dominios e idiomas donde la anotación completa no es práctica.
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Fuentes
- 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 ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Question Answering. ScholarGate. https://scholargate.app/es/deep-learning/weakly-supervised-question-answering
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- Clasificación basada en BERTAprendizaje profundo↔ compare
- Preguntas y Respuestas adaptadas al DominioAprendizaje profundo↔ compare
- Respuesta a Preguntas con Ajuste FinoAprendizaje profundo↔ compare
- Respuesta a preguntas semi-supervisadaAprendizaje profundo↔ compare
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