Self-supervised Question Answering (SSQA)
Zamislite da imate ogromnu kolekciju dokumenata, ali nikoga ko bi označio koji delovi odgovaraju na koja pitanja. SSQA zaobilazi ljudsku anotaciju tretirajući sam tekst kao signal za nadzor: model za generisanje pitanja čita odlomak, bira odsečak kao odgovor i sintetiše pitanje za njega. Ovi sintetički QA parovi postaju signal za obuku modela čitača. Doslednost u oba smera (roundtrip consistency) — provera da li čitač može da povrati originalni odgovor — deluje kao filter kvaliteta, uklanjajući besmislene parove pre obuke.
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
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Question Answering (SSQA). ScholarGate. https://scholargate.app/sr/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.
- Генерација уз побољшано преузимање (RAG)Rudarenje teksta↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →