Machine learningDeep learning / NLP / CV
自己教師あり質問応答
自己教師あり質問応答（SSQA）は、質問応答（QA）モデルを人間がラベル付けしたデータなしで訓練するために、クロース翻訳、スパンマスキング、またはニューラル質問生成を用いて、ラベルなしテキストから質問応答ペアを自動生成する訓練パラダイムである。これは、注釈付きデータセットが乏しい、あるいはドメイン固有である場合でも、高品質な読解システムを可能にする。
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出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Question Answering (SSQA). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/deep-learning/self-supervised-question-answering
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