Machine learningDeep learning / NLP / CV
준지도형 질의응답
준지도형 질의응답(QA)은 적은 수의 레이블링된 질문-답변 쌍으로 모델을 훈련한 다음, 대규모의 레이블링되지 않은 코퍼스에서 의사 레이블(pseudo-labels)을 생성하고 이를 반복적으로 재훈련하는 방식입니다. 이러한 자기 훈련(self-training) 루프는 수동으로 전체를 주석화하는 비용 없이 효과적인 훈련 데이터를 극적으로 증가시키며, 독해, 개방형 QA 및 기계 독해 작업에서 강력한 성능을 달성합니다.
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출처
- Clark, K., Luong, M.-T., Le, Q. V., & Manning, C. D. (2020). ELECTRA: Pre-training Text Encoders as Discriminators Rather Than Generators. In Proceedings of ICLR 2020. link ↗
- Yang, Z., Dai, Z., Yang, Y., Carbonell, J., Salakhutdinov, R., & Le, Q. V. (2019). XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding. In Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2019). link ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Question Answering (Self-Training and Consistency-Based NLP). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/semi-supervised-question-answering
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