방법 증거 기록
Question Answering
Question answering is a natural-language-processing task that automatically answers natural-language questions grounded in a given context passage, using either extractive or generative approaches. The task was crystallised by the SQuAD benchmark of Rajpurkar et al. (2016), and later models such as XLNet (Yang et al., 2019) pushed reading-comprehension accuracy higher.
원본 기록
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Question Answering (QA)
분류학적 방법 기록 · process-pipeline / text-mining
- Rajpurkar, P. et al. (2016). SQuAD: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text. EMNLP. · DOI 10.18653/v1/D16-1264
- Yang, Z. et al. (2019). XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding. NeurIPS. · URL
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관련 방법
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