Публикации по теме 'question-answering'
Эдди: понимание пользовательских запросов и предоставление естественных ответов — часть 3
В Части 1 этой серии я представил Эдди и объяснил, как Эдди может ответить на ряд взаимосвязанных вопросов. В этом посте объясняются ситуации, когда Эдди терпит неудачу. Мы обсуждаем проблемы, с которыми сталкивается бот, пытаясь понять реальные запросы пользователей и ответить на них по-человечески.
Понимание пользовательских запросов
Когда пользователи взаимодействуют с поисковой системой, такой как Google/Bing, они часто получают желаемый ответ в нескольких запросах. Пользователи..
Глоссарий глубокого обучения: сети динамической памяти
Сеть с динамической памятью (DMN) - это архитектура нейронной сети, оптимизированная для задач с ответами на вопросы (QA). Имея обучающий набор входных последовательностей (знаний) и вопросов, он может формировать эпизодические воспоминания и использовать их для генерации соответствующих ответов.
Хотя классические модели кодировщика-декодера (Seq2Seq) могут решать проблемы контроля качества, их производительность ограничена небольшим размером их «памяти» - это то, что кодируется их..
Адаптация ответов на вопросы BERT для медицинской области
BERT, одна из революционных моделей в НЛП прошлого года, изменила способ работы с текстовыми данными. Несмотря на то, что он превзошел современные результаты для широкого круга задач НЛП, некоторые вопросы, связанные с его адаптацией к предметной области и расширением для задачи ответа на вопросы, все еще не исследованы. Эта статья призвана обобщить исследования, проведенные во время летней стажировки в Peltarion , чтобы адаптировать BERT к ограниченному количеству наборов данных по..
Ответы на вопросы для корпоративных сценариев использования
Ответить на вопросы пользователей в корпоративной сфере по-прежнему непросто. Предприятия все чаще обращаются к автоматизированным помощникам в чате для взаимодействия с технической поддержкой и службой поддержки клиентов. Но эти инструменты могут успешно устранять неполадки только в тех вопросах, по которым они были обучены, что сегодня представляет растущую проблему для корпоративных методов ответа на вопросы (QA).
Чтобы решить эту проблему, IBM Research AI представляет новую таблицу..
Являются ли многоязычные языковые модели хрупкими?
Поскольку большие языковые модели продолжают достигать самых современных (SOTA) результатов в задачах ответов на вопросы (QA), исследователи поднимают несколько собственных вопросов относительно надежности этих моделей. Команда IBM недавно провела всесторонний анализ английского QA, который показал, что модели SOTA могут быть разочаровывающе ненадежными, когда представлены данные, сгенерированные злоумышленниками.
Предыдущие исследования стратегии атак были сосредоточены на..
Как я строю модель ответа на вопрос
Модель ответов на вопросы - это просто компьютерная программа, которая отвечает на ваши вопросы.
Чтобы программа могла это делать, нам нужно обучить алгоритм машинного обучения с помощью ряда вопросов и ответов.
Мы увидим, как это сделать, в этой статье.
Набор данных, который мы будем использовать, - это набор данных Ответы на вопросы Стэнфорда , он ссылается на более 100 000 ответов, связанных с их вопросом. В этом наборе данных у нас также есть другая информация, которую мы не..
QnA Time с Бертом
Оглавление:
Введение История Берта Архитектура QnA с кодом
Введение
Неужели обязательно вручную вытаскивать ответы на свои запросы из большого абзаца/документа в 2021 году??
Я скажу — Не совсем, если у вас достаточно времени, то вы можете часами зачитывать весь абзац/документ или просто звоните ' БЕРТ ' и он выдаст ваши ответы из документов в течение секунды.
Классная идея, не так ли?
Итак, если вы не тратите в будущем время на QnA, то эта статья может вам помочь...