Machine learningDeep learning / NLP / CV
자가 지도 질의응답
자가 지도 질의응답(Self-supervised Question Answering, SSQA)은 레이블이 없는 텍스트에서 질문-답변 쌍을 자동으로 생성하는 훈련 패러다임으로, 클로즈 번역, 스팬 마스킹 또는 신경망 질의 생성 등을 사용하여 인간이 레이블링한 데이터 없이 QA 모델을 훈련시킵니다. 이는 주석이 달린 데이터셋이 부족하거나 특정 도메인에 국한된 경우에도 고품질의 독해 시스템을 가능하게 합니다.
방법 전문 읽기
회원 전용
로그인무료 계정으로 로그인하면 이 섹션을 읽을 수 있습니다.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
출처
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Question Answering (SSQA). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/self-supervised-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.
- 검색 증강 생성 (RAG)텍스트 마이닝↔ compare