Slabo nadgledano postavljanje pitanja
Slabo nadgledano postavljanje pitanja (WS-QA) trenira neuronske modele za čitanje i razumijevanje koristeći neizravne ili automatski izvedene oznake odgovora umjesto skupih anotacija raspona koje je napravio čovjek. Iskorištavanjem udaljene supervizije, heurističkog označavanja ili signala prisutnosti odgovora, WS-QA čini postavljanje pitanja izvedivim u domenama i jezicima gdje je potpuna anotacija nepraktična.
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
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Question Answering. ScholarGate. https://scholargate.app/hr/deep-learning/weakly-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.
- BERT-tem klasifikacijaDuboko učenje↔ compare
- Domenski-prilagođeno postavljanje pitanjaDuboko učenje↔ compare
- Prilagođeno odgovaranje na pitanjaDuboko učenje↔ compare
- Polu-nadgledano odgovaranje na pitanjaDuboko učenje↔ compare
Citirana u
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →