Self-supervised Question Answering (SSQA)
Zamislite da imate ogromnu zbirku dokumenata, ali nikoga tko bi označio koji dijelovi odgovaraju na koja pitanja. SSQA zaobilazi ljudsku anotaciju tretirajući sam tekst kao signal nadzora: model za generiranje pitanja čita odlomak, odabire raspon odgovora i sintetizira pitanje za njega. Ti sintetički parovi Pitanje-Odgovor postaju signal za treniranje modela čitača. Dosljednost povratnog kruga (roundtrip consistency) — provjera da čitač može vratiti izvorni odgovor — djeluje kao filtar kvalitete, uklanjajući besmislene parove prije treniranja.
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- Lewis, P., Denoyer, L., & Riedel, S. (2019). Unsupervised Question Answering by Cloze Translation. Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2019), pp. 4896–4910. DOI: 10.18653/v1/P19-1484 ↗
- Alberti, C., Andor, D., Pitler, E., Devlin, J., & Collins, M. (2019). Synthetic QA Corpora Generation with Roundtrip Consistency. Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2019), pp. 6168–6173. DOI: 10.18653/v1/p19-1620 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Question Answering (SSQA). ScholarGate. https://scholargate.app/hr/deep-learning/self-supervised-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.
- Retrieval-Augmented Generation (RAG)Rudarenje teksta↔ compare
Citirana u
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →