Self-supervised Question Answering
Self-supervised Question Answering (SSQA) is a training paradigm that automatically generates question-answer pairs from unlabeled text — using cloze translation, span masking, or neural question generation — to train QA models without any human-labeled data. It enables high-quality reading comprehension systems even when annotated datasets are scarce or domain-specific.
Zapis źródłowy
Cytaty skopiowane dosłownie z zapisu źródłowego metody. Nie należy z nich wywnioskować weryfikacji na poziomie twierdzenia.
- Lewis, P., Denoyer, L., & Riedel, S. (2019). Unsupervised Question Answering by Cloze Translation. Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2019), pp. 4896–4910. · DOI 10.18653/v1/P19-1484
- Alberti, C., Andor, D., Pitler, E., Devlin, J., & Collins, M. (2019). Synthetic QA Corpora Generation with Roundtrip Consistency. Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2019), pp. 6168–6173. · DOI 10.18653/v1/p19-1620
Wyselekcjonowane twierdzenia
Twierdzenia utrwalone w rejestrze dowodowym, każde z własną oceną.
Ten widok nie tworzy oceny twierdzenia, jeśli rejestr jej nie zawiera.
Powiązane metody
Wygenerowane z grafu metod i pokazane jako sugerowane przez maszynę powiązania — nie należy z nich wywnioskować twierdzenia dowodowego.