Verklaarbare vraagbeantwoording
Verklaarbare vraagbeantwoording (XQA) combineert neurale modellen voor leesbegrip — doorgaans transformatoren uit de BERT-familie — met interpreteerbaarheidsmethoden zoals rationale-extractie, aandachtsvisualisatie, LIME of SHAP om te onthullen waarom het model een specifieke antwoordspanne heeft geselecteerd. Het doel is niet alleen nauwkeurigheid, maar ook betrouwbare, controleerbare redeneringen die gebruikers en domeinexperts kunnen inspecteren en verifiëren.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- DeYoung, J., Jain, S., Rajani, N. F., Lehman, E., Xiong, C., Socher, R., & Wallace, B. C. (2020). ERASER: A Benchmark to Evaluate Rationalized NLP Models. In Proceedings of ACL 2020, pp. 4443–4458. DOI: 10.18653/v1/2020.acl-main.408 ↗
- Rajpurkar, P., Zhang, J., Lopyrev, K., & Liang, P. (2016). SQuAD: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text. In Proceedings of EMNLP 2016, pp. 2383–2392. DOI: 10.18653/v1/D16-1264 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Question Answering (XQA). ScholarGate. https://scholargate.app/nl/deep-learning/explainable-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.
- BERT-gebaseerde ClassificatieDeep learning↔ compare
- Uitlegbare BERT-gebaseerde ClassificatieDeep learning↔ compare
- Uitlegbare TransformerDeep learning↔ compare
- RoBERTa-gebaseerde ClassificatieDeep learning↔ compare
- Sentence EmbeddingsDeep learning↔ compare
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →