question-answer pairs | BriefGPT

关键词question-answer pairs

搜索结果 - 33

OneStop QAMaker: 从文本中提取问题答案对的一站式方法
该论文提出了一种名为 OneStop 的模型，用于处理文档并从中同时提取问题和相应的答案范围，从而解决了传统管道方法在 QA 对的生成方面存在的问题。该模型不仅效率更高，而且在质量和效率方面都优于传统方法。
PDF3 years ago
EMNLPWebSRC: Web 结构阅读理解数据集
本文提出了结构化阅读理解（SRC）的概念和挑战，介绍了基于 Web 的 SRC 任务和其难点，以及开发 WebSRC 数据集的方法和性质。WebSRC 包括 400K 个问题 - 答案对，涵盖了 6.4K 个 Web 页面，并公开了相应的
PDF3 years ago
ICCV从数百万个叙述视频中学习回答问题
本研究提出了一种使用自动跨模态监督和问题生成转换器生成问题和答案对的方法来生成大规模视频问答训练数据集，并提出了一种基于对比损失的训练程序来处理其多样的答案类型。通过实验证明，在 MSRVTT-QA、MSVD-QA、ActivityNet-
PDF4 years ago
EMNLP有目的的字幕制作：CapWAP
本文提出了一种叫做 “Captioning with a Purpose” 的新任务，使用问题 - 回答对代替传统的参考字幕进行训练和后推理评估，并使用强化学习直接优化旨在满足用户信息需求的结果。这种目的性字幕系统在使用字幕作为上下文时，能
PDF4 years ago
视觉概念 - 元概念学习
本研究提出了一种基于视觉概念 - 元概念学习器（VCML）的概念和元概念共同学习的方法，利用视觉表征为预测概念间关系提供基础，并通过学习元概念来弥补数据缺失、误差等问题。实验验证了该方法的有效性。
PDF4 years ago
ACL生成问答层次结构
本文介绍了一种新颖的文本生成任务 ——SQUASH（Specificity-controlled Question-Answer Hierarchies），其将输入文档转换为一组问题 - 答案对的层级结构，以实现读者自主了解与探索具体信息，
PDF5 years ago
ACL问题 - 答案对的开放式信息提取
NeurON 是一个从问题 - 答案数据对中提取元组的系统，它使用多源序列到序列学习任务将问题和答案的分布式表示组合在一起以生成知识事实，并比其他最先进的 OpenIE 方法找到更多新的有趣事实来扩展知识库。
PDF5 years ago
ACL从维基百科抽取段落级问题 - 答案对
本文提出了一个神经网络的方法，该方法应用核心指代知识来产生覆盖单句以外内容的维基百科相关问题 - 答案对，并通过对一百万个这些问题 - 答案对的定性分析表明了该系统的有效性。
PDF6 years ago
ACL大规模 QA-SRL 解析
我们提出了一个新的大规模的 QA-SRL 语义角色标注语料库和第一个高质量的 QA-SRL 解析器，包括超过 250,000 个问题 - 答案对和 64,000 个句子，通过一种新的众包方案收集，我们证明该方法具有高精度和良好的回忆率，并基
PDF6 years ago
NewsQA: 一个机器阅读理解数据集
为了增加推理能力，我们通过四个阶段的过程收集有超过 10,000 篇 CNN 新闻文章的人类生成的问题 - 答案对的数据集 NewsQA，该数据集超过 100,000 个 QA 对，由众包工人提供，答案包含想对应文章的文本内容片段。人类的表
PDF8 years ago
利用教学材料进行科学问答
本文提出了一种使用教学材料进行小学科学测试的解决方案，使用一种统一的最大间隔框架，在给定问题答案对和教学材料的语料库的情况下学习找到隐藏的结构，并使用学到的信息回答新的小学科学问题，研究表明本文提出的方案优于其他几种基准方案。
PDF8 years ago
AAAI使用生成式分层神经网络模型搭建端到端对话系统
使用生成模型在大型对话语料库上构建开放域对话系统的任务得到了研究，这里我们扩展了分层递归编码器 - 解码器神经网络到对话领域，并证明了该模型与最先进的神经语言模型和后退 n-gram 模型有竞争力，我们进一步探讨了该方法及类似方法的局限性，
PDF9 years ago
学习基于依赖的组合语义
研究使用问题 - 回答对来学习语义解析器，其中逻辑形式被建模为潜变量，并提出了一种新的语义形式 —— 基于依赖的组成语义学。该方法具有有利的语言学、统计和计算性质，并在两个标准语义解析基准测试中优于所有现有的最先进系统。
PDF13 years ago