Meertalige vraagbeantwoording
Meertalige vraagbeantwoording (QA) stelt een model in staat om een passage te lezen en vragen te beantwoorden in meerdere talen, vaak door een cross-linguale voorgeleerde transformer zoals mBERT of XLM-R te fine-tunen op een geannoteerde QA-dataset in één taal en die capaciteit zero-shot of few-shot over te dragen naar andere talen. Het is de standaardbenadering voor het bouwen van meertalige systemen voor leesbegrip en open-domein QA.
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
- 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 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual Question Answering (Cross-lingual MRC). ScholarGate. https://scholargate.app/nl/deep-learning/multilingual-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
- Meertalige Zins-EmbeddingsDeep learning↔ compare
- Multilinguïstische TransformerDeep learning↔ compare
- RoBERTa-gebaseerde ClassificatieDeep learning↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →