ScholarGate
Assistent
Process / pipeline

Küsimustele vastamine (QA)

Küsimustele vastamine on loomuliku keele töötlemise ülesanne, mis automaatselt vastab antud kontekstipassaažil põhinevatele loomuliku keele küsimustele, kasutades kas ekstraktiivseid või generatiivseid lähenemisviise. Ülesanne sai selge kuju Rajpurkari jt (2016) SQuAD-i võrdlusuuringuga ning hilisemad mudelid, nagu XLNet (Yang jt, 2019), tõstsid lugemisoskuse täpsust kõrgemale.

Ava rakenduses MethodMindPeagiVideoPeagiDownload slides

Loe meetodi täielikku kirjeldust

Ainult liikmetele

Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.

Logi sisse

Method map

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

Allikad

  1. Rajpurkar, P. et al. (2016). SQuAD: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text. EMNLP. DOI: 10.18653/v1/D16-1264
  2. Yang, Z. et al. (2019). XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding. NeurIPS. link

Kuidas sellele lehele viidata

ScholarGate. (2026, June 1). Question Answering (QA). ScholarGate. https://scholargate.app/et/text-mining/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

Sellele viitavad

ScholarGateQuestion Answering (Question Answering (QA)). Loetud 2026-06-15 aadressilt https://scholargate.app/et/text-mining/question-answering · Andmestik: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026