Odpowiadanie na pytania (QA)
Odpowiadanie na pytania to zadanie z zakresu przetwarzania języka naturalnego, które polega na automatycznym udzielaniu odpowiedzi na pytania zadawane w języku naturalnym, oparte na podanym fragmencie tekstu (kontekście), z wykorzystaniem podejść ekstraktywnych lub generatywnych. Zadanie to zostało skrystalizowane przez benchmark SQuAD autorstwa Rajpurkara i wsp. (2016), a późniejsze modele, takie jak XLNet (Yang i wsp., 2019), zwiększyły dokładność rozumienia tekstu.
Przeczytaj pełny opis metody
Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Źródła
- 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. link ↗
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 1). Question Answering (QA). ScholarGate. https://scholargate.app/pl/text-mining/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.
- Tłumaczenie maszynoweEksploracja tekstu↔ compare
- Rozpoznawanie nazw własnych (NER)Eksploracja tekstu↔ compare
- Analiza sentymentuEksploracja tekstu↔ compare
- Klasyfikacja TekstuEksploracja tekstu↔ compare
Cytowana przez
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →