無監(jiān)督的多跳問答的可能性研究
標注多跳問答（Multi-hop QA）數(shù)據(jù)集費時費力!本文首次研究了無監(jiān)督的多跳問答的可能性，提出了MQG-QA，一種無監(jiān)督的框架，從同構(gòu)和異構(gòu)數(shù)據(jù)源中自動生成多跳問答對。使用生成的數(shù)據(jù)預先訓練QA系統(tǒng)將大大減少對人工標注訓練數(shù)據(jù)的需求。
多跳問答(QA)訓練數(shù)據(jù)的獲取是非常耗時費力的。為了解決這個問題，我們探索了無監(jiān)督的多跳QA問答對生成的問題，可以在沒有標注的QA對場景下使用，非常的適合真實場景。
我們模型首先通過首先從每個數(shù)據(jù)源中選擇或生成相關(guān)信息，然后將多個信息整合起來，形成一個多跳問題。我們發(fā)現(xiàn)，用我們模型產(chǎn)生的訓練數(shù)據(jù)訓練出來的模型，性能和完全監(jiān)督模型之間的F1差距較小。這個現(xiàn)象是非常激動人心的，表明我們可以通過無監(jiān)督預的構(gòu)造數(shù)據(jù)來大大減少對人工標注的訓練的需求。
下圖是該方法的簡易用法演示：
原文標題：【NAACL2021】初探無監(jiān)督的多跳問答對
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責任編輯:haq
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