Vi studerar problemet med halvövervakade frågesvar – att använda omärkt text för att öka prestandan av frågesvarsmodeller. Vi föreslår en ny utbildningsram, Generative Domain-Adaptive Nets. Inom denna ram utbildar vi en generativ modell för att generera frågor baserade på den omärkta texten, och kombinera modellgenererade frågor med mänskliga frågor för utbildning frågesvar modeller. Vi utvecklar nya domänanpassningsalgoritmer, baserade på förstärkningslärande, för att minska diskrepansen mellan den modellgenererade datadistributionen och den humangenererade datadistributionen. Experiment visar att vårt föreslagna ramverk får betydande förbättringar av omärkt text.
REF ) anta en följande modell för att generera frågor baserade på stycken och svar i sina generativa kontradiktoriska ramar.
Semi-Supervised QA with Generative Domain-Adaptive Nets
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}