Question Answering
Question answering is a natural-language-processing task that automatically answers natural-language questions grounded in a given context passage, using either extractive or generative approaches. The task was crystallised by the SQuAD benchmark of Rajpurkar et al. (2016), and later models such as XLNet (Yang et al., 2019) pushed reading-comprehension accuracy higher.
Record di origine
Citazioni copiate testualmente dal record di origine del metodo. Non si inferisce alcuna verifica a livello di affermazione da esse.
- 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. · URL
Affermazioni curate
Affermazioni persistite nel registro delle evidenze, ciascuna con la propria valutazione.
Questa vista non inventa una valutazione dell'affermazione quando il registro non ne ha.
Metodi correlati
Generato dal grafo dei metodi e mostrato come relazioni suggerite dalla macchina — nessuna affermazione di evidenza viene inferita.