Machine learningDeep learning / NLP / CV
다국어 질의응답
다국어 질의응답(QA)은 모델이 한 언어로 주석이 달린 QA 데이터셋에서 교차 언어 사전 훈련 트랜스포머(cross-lingual pretrained transformer)인 mBERT 또는 XLM-R을 미세 조정(fine-tuning)하여 여러 언어로 된 지문을 읽고 질문에 답할 수 있게 하며, 종종 제로샷(zero-shot) 또는 퓨샷(few-shot) 방식으로 다른 언어로 해당 기능을 전이합니다. 이는 다국어 독해 및 개방형 도메인 QA 시스템 구축에 표준적인 접근 방식입니다.
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출처
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual Question Answering (Cross-lingual MRC). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/multilingual-question-answering
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