अर्ध-पर्यवेक्षित प्रश्न उत्तरण
अर्ध-पर्यवेक्षित प्रश्न उत्तरण (QA) एक मॉडल को प्रश्न-उत्तर युग्मों के एक छोटे लेबल वाले सेट पर प्रशिक्षित करता है, फिर एक बड़े अलेबल कॉर्पस पर छद्म-लेबल उत्पन्न करता है और पुनरावृत्ति रूप से पुनः प्रशिक्षित करता है। यह स्व-प्रशिक्षण लूप पूर्ण मैन्युअल एनोटेशन की लागत के बिना प्रभावी प्रशिक्षण डेटा को नाटकीय रूप से बढ़ाता है, जिससे पठन समझ, ओपन-डोमेन QA और मशीन रीडिंग कार्यों पर मजबूत प्रदर्शन प्राप्त होता है।
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स्रोत
- Clark, K., Luong, M.-T., Le, Q. V., & Manning, C. D. (2020). ELECTRA: Pre-training Text Encoders as Discriminators Rather Than Generators. In Proceedings of ICLR 2020. link ↗
- Yang, Z., Dai, Z., Yang, Y., Carbonell, J., Salakhutdinov, R., & Le, Q. V. (2019). XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding. In Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2019). link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Question Answering (Self-Training and Consistency-Based NLP). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/semi-supervised-question-answering
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