Višejezično odgovaranje na pitanja
Višejezično odgovaranje na pitanja (QA) omogućava modelu da pročita odlomak i odgovori na pitanja na više jezika, često finim podešavanjem unakrsno-lingvističkog pred-obučenog transformera kao što je mBERT ili XLM-R na anotiranom QA skupu podataka na jednom jeziku i prenošenjem te sposobnosti nultim snimkom (zero-shot) ili sa malo snimaka (few-shot) na druge jezike. To je standardni pristup za izgradnju višejezičnih sistema za razumevanje pročitanog i QA otvorenog domena.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual Question Answering (Cross-lingual MRC). ScholarGate. https://scholargate.app/sr/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-based ClassificationDuboko učenje↔ compare
- Višejezični ugrađeni prikazi rečenica (Multilingual sentence embeddings)Duboko učenje↔ compare
- Višejezični TransformerDuboko učenje↔ compare
- Klasifikacija zasnovana na RoBERTa modeluDuboko učenje↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →