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無(wú)監(jiān)督的多跳問(wèn)答的可能性研究

深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 ? 來(lái)源:機(jī)器學(xué)習(xí)算法與自然語(yǔ)言 ? 作者:憶臻 ? 2021-03-31 17:29 ? 次閱讀
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標(biāo)注多跳問(wèn)答(Multi-hop QA)數(shù)據(jù)集費(fèi)時(shí)費(fèi)力!本文首次研究了無(wú)監(jiān)督的多跳問(wèn)答的可能性,提出了MQG-QA,一種無(wú)監(jiān)督的框架,從同構(gòu)和異構(gòu)數(shù)據(jù)源中自動(dòng)生成多跳問(wèn)答對(duì)。使用生成的數(shù)據(jù)預(yù)先訓(xùn)練QA系統(tǒng)將大大減少對(duì)人工標(biāo)注訓(xùn)練數(shù)據(jù)的需求。

多跳問(wèn)答(QA)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的獲取是非常耗時(shí)費(fèi)力的。為了解決這個(gè)問(wèn)題,我們探索了無(wú)監(jiān)督的多跳QA問(wèn)答對(duì)生成的問(wèn)題,可以在沒(méi)有標(biāo)注的QA對(duì)場(chǎng)景下使用,非常的適合真實(shí)場(chǎng)景。

我們模型首先通過(guò)首先從每個(gè)數(shù)據(jù)源中選擇或生成相關(guān)信息,然后將多個(gè)信息整合起來(lái),形成一個(gè)多跳問(wèn)題。我們發(fā)現(xiàn),用我們模型產(chǎn)生的訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來(lái)的模型,性能和完全監(jiān)督模型之間的F1差距較小。這個(gè)現(xiàn)象是非常激動(dòng)人心的,表明我們可以通過(guò)無(wú)監(jiān)督預(yù)的構(gòu)造數(shù)據(jù)來(lái)大大減少對(duì)人工標(biāo)注的訓(xùn)練的需求。

下圖是該方法的簡(jiǎn)易用法演示:

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原文標(biāo)題:【NAACL2021】初探無(wú)監(jiān)督的多跳問(wèn)答對(duì)

文章出處:【微信公眾號(hào):深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

責(zé)任編輯:haq

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原文標(biāo)題:【NAACL2021】初探無(wú)監(jiān)督的多跳問(wèn)答對(duì)

文章出處:【微信號(hào):zenRRan,微信公眾號(hào):深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

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