ScholarGate
Asisten
Process / pipeline

Tanya Jawab (QA)

Tanya jawab adalah tugas pemrosesan bahasa alami yang secara otomatis menjawab pertanyaan bahasa alami yang didasarkan pada sebuah kutipan konteks yang diberikan, menggunakan pendekatan ekstraktif atau generatif. Tugas ini dikristalkan oleh tolok ukur SQuAD oleh Rajpurkar et al. (2016), dan model-model selanjutnya seperti XLNet (Yang et al., 2019) mendorong akurasi pemahaman bacaan lebih tinggi.

Buka di MethodMindSegeraVideoSegeraDownload slides

Baca metode selengkapnya

Khusus anggota

Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.

Masuk

Method map

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

Sumber

  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

Cara menyitasi halaman ini

ScholarGate. (2026, June 1). Question Answering (QA). ScholarGate. https://scholargate.app/id/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

Dirujuk oleh

ScholarGateQuestion Answering (Question Answering (QA)). Diakses 2026-06-15 dari https://scholargate.app/id/text-mining/question-answering · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026