Process / pipeline
מענה על שאלות (QA)
מענה על שאלות הוא משימת עיבוד שפה טבעית המענה אוטומטית על שאלות בשפה טבעית המבוססות על קטע טקסט נתון, תוך שימוש בגישות חילוץ (extractive) או יצירה (generative). המשימה גובשה על ידי מדד SQuAD של Rajpurkar et al. (2016), ומודלים מאוחרים יותר כמו XLNet (Yang et al., 2019) דחפו את דיוק הבנת הנקרא גבוה יותר.
קראו את השיטה במלואה
לחברים בלבד
התחברותהתחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
מקורות
- Rajpurkar, P. et al. (2016). SQuAD: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text. EMNLP. DOI: 10.18653/v1/D16-1264 ↗
- Yang, Z. et al. (2019). XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding. NeurIPS. link ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 1). Question Answering (QA). ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.
- תרגום מכונהכריית טקסט↔ compare
- זיהוי ישויות מוכרות (NER)כריית טקסט↔ compare
- ניתוח סנטימנטכריית טקסט↔ compare
- סיווג טקסטכריית טקסט↔ compare