unanswerable questions | BriefGPT

关键词unanswerable questions

搜索结果 - 19

鲁棒的少样本迁移学习用于知识库问答中的问题回答与无法回答的问题
提出了解决 KBQA 中无法回答问题的少样本迁移的新任务，并使用 FUn-FuSIC 模型扩展了先进的只针对有答案 KBQA 的少样本迁移模型，通过使用多样的句法、语义和执行引导检查向 LLM 循环提示来生成问题的逻辑形式，并采用自一致性来
PDF14 days ago
ACLLG AI Research & KAIST 参与 EHRSQL 2024：利用伪标记的无法回答的问题自我训练大语言模型，构建可靠的电子病历文本到 SQL 系统
通过使用伪标记的无法回答的问题，我们提出了一种自我训练策略，以提高电子健康记录（EHR）的文本转 SQL 模型的可靠性。该方法包括两阶段的训练流程，紧接着使用基于令牌熵和查询执行的过滤方法。在 EHRSQL 2024 共享任务中，我们的方法
PDF2 months ago
ICLR朝着无偏评估电子病历 SQL 中无法回答问题的检测
为了测试系统的可信度，将无法回答的问题纳入电子病历问答系统是至关重要的，因为提供不存在的答案可能会误导医生的诊断。然而，我们的工作中发现了 EHR QA 系统中这些无法回答问题存在的数据偏见，它们往往可以通过特定的 N-gram 模式过滤来
PDF2 months ago
COLINGJDocQA: 用于生成语言模型的日语文档问答数据集
日本文献の質問応答 (JDocQA) は、PDF 形式の 5,504 の文書と日本語でアノテーションされた 11,600 の質問応答インスタンスから成る大規模な文書ベースの QA データセットであり、質問応答アプリケーションにおいて実用的な
PDF3 months ago
无法回答的视觉问答
本研究旨在构建一个值得信赖的 AI 系统，通过为 Visual Question Answering（VQA）模型教授弃权无法回答问题的能力。研究通过提供一个名为 UNK-VQA 的全面数据集来填补这一研究空白，该数据集特别设计用于解决无法
PDF9 months ago
AGent：一种自动创建无法回答的问题的新型流程
通过自动重匹配缺少正确答案所需信息的上下文与问题，我们提出了一种名为 AGent 的新型流水线，从而自动创建新的不可回答问题。本文中，我们通过从 SQuAD 和 HotpotQA 的可回答问题创建了两组不可回答问题，并展示了 AGent 流
PDF10 months ago
ACL大型语言模型是否知道自己不知道的？
本研究评估了大语言模型的自我认知能力，通过引入自主问答数据集和一种自动化方法来检测不能回答的问题，研究发现大语言模型具有一定的自我认知能力，可以通过上下文学习和指导调整进一步提高其自我认知。但是，研究还发现，这些模型与人类在识别知识限制方面
PDFa year ago
EMNLPIDK-MRC: 印尼机器阅读理解中的无法回答问题
本研究旨在填补中低资源语言 (如印度尼西亚语) 针对不可回答问题 (MRC) 数据集的缺失。我们构建了一个称为 IDK-MRC 的新数据集，将自动和手动不可回答问题生成相结合，以最小化手动数据集构建成本同时保持数据集质量，并分析表明我们的数
PDF2 years ago
如何提升机器阅读理解模型：基于跨度对比学习的应用
本文提出了一种基于对比学习的跨度方法（spanCL），该方法能够显式地将可回答的问题与其答案跨度级别上的可回答和不可回答的对应项进行对比，并迫使 MRC 模型察觉到多种形式的关键语义变化，实验结果表明 spanCL 在 SQuAD 2.0
PDF2 years ago
EMNLP通过跨任务转移实现零样本对话状态跟踪
本论文提出了 TransferQA，一个可转移的生成式问答模型，它通过文本到文本转换框架无缝地结合了抽取式问答和多选式问答，有效地处理了零 - shot DST 任务中的分类和非分类插槽，并介绍了两种构建无法回答的问题的有效方法，即负面问题
PDF3 years ago
MCR-Net：一种用于机器阅读理解不可回答问题的多步交互关系网络
该研究提出了一种多步骤的共交互关系网络（MCR-Net），用于明确地建模问题和篇章之间的相互作用，从而提高问答系统的性能，该模型在 SQuAD 2.0 数据集上实现了显着的改进。
PDF3 years ago
ACL哪位语言学家发明了电灯泡？用前提验证回答问题
我们提出了一个改进的问题回答系统，可以有效处理自然问答数据集中的无法回答的问题，通过提出先决条件和验证其可验证性，并生成解释。
PDF4 years ago
一个文本到 SQL 的跨领域问题意图分类基准测试：你问了一个好问题吗？
本研究提出 TriageSQL，旨在解决跨领域的文本到 SQL 题意分类问题，包括将无法回答的问题和可回答问题区分开来。RoBERTa 模型在测试集上取得 60% 的 F1 分数，表明需要在这个任务上进一步改进。
PDF4 years ago
AAAI机器阅读理解的回顾式阅读器
本文旨在探索更好的验证模块设计以解决包含难以回答的问题的机器阅读理解任务。我们提出了一个后验阅读器（Retro-Reader），通过将两个阅读和验证策略整合到一起进行机器阅读和理解，旨在模仿人类解决阅读理解问题的过程，并在两个基准 MRC
PDF4 years ago
ACL为机器阅读理解学习提问无法回答的问题
本论文提出了一种用于机器阅读理解的数据增广技术，通过自动生成相关无法回答的问题并将其与包含答案的段落相配对，提出了一个序列模型，该模型有效地捕捉了问题和段落之间的交互。实验结果表明，该模型相对于序列到序列基线模型表现更好，同时将自动生成的无
PDF5 years ago
U-Net: 机器阅读理解中处理无法回答问题的方法
本文提出了一种叫做 U-Net 的统一模型，它由回答指针、无回答指针和答案验证器三个重要组件组成。与流水线模型不同，U-Net 可以全程学习，并在 SQuAD 2.0 测试集上实现了 F1 得分 71.7。
PDF6 years ago
SQuAD 2.0 的随机答案网络
该论文介绍了一种扩展的 Stochastic Answer Network 模型，添加了一个判断问题是否无法回答的二元分类器和句子定位模块，并通过实验证明其在 Stanford Question Answering Dataset (SQu
PDF6 years ago
AAAI读懂 + 验证：带有无法回答问题的机器阅读理解
提出了一种利用神经阅读器和答案验证器的阅读 - 验证系统，旨在解决在没有答案可以推断出的情况下避免回答的机器阅读理解问题，并在 SQuAD2.0 数据集上取得了良好的实验效果。
PDF6 years ago
ACL知道你不知道什么：SQuAD 无法回答的问题
SQuAD 2.0 is a dataset that combines existing SQuAD data with over 50,000 unanswerable questions to test extractive read
PDF6 years ago