Zwak-gesuperviseerde vraagbeantwoording
Zwak-gesuperviseerde vraagbeantwoording (WS-QA) traint neurale leesbegripsmodellen met indirecte of automatisch afgeleide antwoordlabels in plaats van dure, door mensen geannoteerde span-annotaties. Door gebruik te maken van verregaande supervisie, heuristische labeling of antwoord-aanwezigheidssignalen, maakt WS-QA vraagbeantwoording haalbaar in domeinen en talen waar volledige annotatie onpraktisch is.
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
- Clark, C., & Gardner, M. (2018). Simple and Effective Multi-Paragraph Reading Comprehension. In Proceedings of ACL 2018, pp. 845–855. Association for Computational Linguistics. link ↗
- Min, S., Chen, D., Hajishirzi, H., & Zettlemoyer, L. (2019). A Discrete Hard EM Approach for Weakly Supervised Question Answering. In Proceedings of EMNLP-IJCNLP 2019, pp. 2083–2093. Association for Computational Linguistics. link ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Question Answering. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/deep-learning/weakly-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.
- BERT-gebaseerde ClassificatieDeep learning↔ compare
- Domeinadaptieve VraagbeantwoordingDeep learning↔ compare
- Vertaalde VraagbeantwoordingDeep learning↔ compare
- Semi-supervised Vraag-AntwoordDeep learning↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →