Samo-dohľadové zodpovedanie otázok
Samo-dohľadové zodpovedanie otázok (SSQA) je tréningový \"paradigma\" (prístup), ktorý automaticky generuje páry otázok a odpovedí z neoznačeného textu – pomocou cloze prekladu, maskovania úsekov alebo neurónového generovania otázok – na trénovanie QA modelov bez akýchkoľvek ľudsky označených dát. Umožňuje vysokokvalitné systémy na porozumenie textu aj vtedy, keď sú anotované datasety zriedkavé alebo špecifické pre danú doménu.
Prečítať celú metódu
Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- 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 ↗
Ako citovať túto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Question Answering (SSQA). ScholarGate. https://scholargate.app/sk/deep-learning/self-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.
- Generovanie s rozšírením vyhľadávaním (RAG)Dolovanie textu↔ compare
Odkazujú sem
Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →