Metodbevispost
Semi-supervised Question Answering
Semi-supervised question answering (QA) trains a model on a small labeled set of question-answer pairs, then generates pseudo-labels on a large unlabeled corpus and retrains iteratively. This self-training loop dramatically increases effective training data without the cost of full manual annotation, achieving strong performance on reading comprehension, open-domain QA, and machine reading tasks.
Källpost
Citat kopierade ordagrant från metodens källpost. Ingen verifiering på källnivå härleds från dem.
Semi-supervised Question Answering (Self-Training and Consistency-Based NLP)
Taxonomisk metodpost · ml-model / deep-learning
- Clark, K., Luong, M.-T., Le, Q. V., & Manning, C. D. (2020). ELECTRA: Pre-training Text Encoders as Discriminators Rather Than Generators. In Proceedings of ICLR 2020. · URL
- Yang, Z., Dai, Z., Yang, Y., Carbonell, J., Salakhutdinov, R., & Le, Q. V. (2019). XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding. In Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2019). · URL
Kuraterade påståenden
Påståenden lagrade i bevisloggen, var och en med sin egen bedömning.
Inga kuraterade påståenden ännu
Denna vy hittar inte på en påståendebedömning när loggen saknar en.
Relaterade metoder
Genererade från metodgrafen och visade som maskinföreslagna relationer – inga bevispåståenden härleds.