ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

نقوم بتطوير نظام موحد للإجابة مباشرة من أسئلة النص المفتوح النص قد تتطلب عددا مختلفا من خطوات الاسترجاع. نحن نوظف نموذجا واحدا للمحولات متعددة المهام لأداء جميع الملاحات الفرعية اللازمة - - استرجاع الحقائق الداعمة، وإعادة تشغيلها، والتنبؤ بإجابة جميع المستندات المستردة --- بطريقة تكرارية. نتجنب الافتراضات الحاسمة للعمل السابق لا ينقل جيدا إلى إعدادات العالم الحقيقي، بما في ذلك استغلال المعرفة بالعدد الثابت من خطوات الاسترجاع المطلوبة للإجابة على كل سؤال أو استخدام البيانات الوصفية الهيكلية مثل قواعد المعرفة أو روابط الويب التي لها توافر محدود. بدلا من ذلك، نقوم بتصميم نظام يمكنه الرد على أسئلة مفتوحة على أي مجموعة نصية دون معرفة مسبقة بتعقيد المعنى. لمحاكاة هذا الإعداد، نبني معيارا جديدا، يسمى BEERSQA، من خلال الجمع بين مجموعات البيانات الموجودة ذات الخطوة الحالية مع مجموعة جديدة من 530 سؤالا تتطلب ثلاث صفحات ويكيبيديا للرد عليها، توحيد إصدارات ويكيبيديا كوربور في العملية. نظهر أن نموذجنا يوضح أداء تنافسي على كل من المعايير الحالية وهذا المعيار الجديد. نجعل المعيار الجديد متاحا في https://beerqa.github.io/.
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا