การตอบคำถามแบบกำกับตนเอง
การตอบคำถามแบบกำกับตนเอง (Self-supervised Question Answering - SSQA) เป็นกระบวนทัศน์การฝึกสอนที่สร้างคู่คำถาม-คำตอบจากข้อความที่ไม่มีป้ายกำกับโดยอัตโนมัติ — โดยใช้การแปลแบบ cloze, การปิดบังช่วงข้อความ (span masking), หรือการสร้างคำถามด้วยโครงข่ายประสาทเทียม — เพื่อฝึกสอนโมเดลตอบคำถามโดยไม่ต้องใช้ข้อมูลที่มนุษย์ติดป้ายกำกับเลย ช่วยให้ระบบการอ่านจับใจความ (reading comprehension) มีคุณภาพสูง แม้ในกรณีที่ชุดข้อมูลที่ติดป้ายกำกับมีอยู่อย่างจำกัดหรือเฉพาะเจาะจงกับโดเมน
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- 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 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Question Answering (SSQA). ScholarGate. https://scholargate.app/th/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.
- Retrieval-Augmented Generation (RAG)การทำเหมืองข้อความ↔ compare