Machine learningDeep learning / NLP / CV
多言語質問応答
多言語質問応答（QA）は、モデルが文書を読み取り、多くの場合、単一言語の注釈付きQAデータセットでクロスリンガル事前学習済みトランスフォーマー（mBERTやXLM-Rなど）をファインチューニングし、その能力をゼロショットまたはフューショットで他の言語に転移させることによって、複数の言語で質問に回答することを可能にします。これは、多言語読解およびオープン ドメインQAシステムの構築における標準的なアプローチです。
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出典
- Artetxe, M., Ruder, S., & Yogatama, D. (2020). On the cross-lingual transferability of monolingual representations. In Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (pp. 4623–4637). ACL. DOI: 10.18653/v1/2020.acl-main.421 ↗
- Clark, J. H., Choi, E., Collins, M., Garrette, D., Kwiatkowski, T., Nikolaev, V., & Palomaki, J. (2020). TyDi QA: A benchmark for information-seeking question answering in typologically diverse languages. Transactions of the Association for Computational Linguistics, 8, 454–470. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual Question Answering (Cross-lingual MRC). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/deep-learning/multilingual-question-answering
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