du707zr/dmytro_ushatenko
1
0
Fork 0
forked from KEMT/zpwiki
Code Issues Pull Requests Releases Wiki Activity

Update 'pages/students/2019/michal_stromko/vp2023/Dokumentacia.md'

Browse Source
This commit is contained in:
Michal Stromko 2022-12-26 11:57:32 +00:00
parent 8f34de0f5e
commit 025a444027
1 changed files with 13 additions and 1 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

14
pages/students/2019/michal_stromko/vp2023/Dokumentacia.md
View File

@ -38,4 +38,16 @@ DPR nazývame ako typ systému, spracovania prirodzeného jazyka (NLP). Tento sy
Aj keď existujú silnejšie modelové formy na meranie podobnosti medzi otázkou a pasážou, ako sú siete pozostávajúce z viacerých vrstiev krížovej pozornosti, ktorá musí byť rozložiteľná, aby sme mohli vopred vypočítať kolekcie pasáží. Väčšina rozložiteľných funkcii podobnosti používa transformácie euklidovskej vzdialenosti.
**Cross Attentions** (krížová pozornosť)
Cross Attentions v DPR je technika, ktorá sa používa na zlepšenie presnosti procesu vyhľadávania. Funguje tak, že umožňuje modelu pracovať s viacerými pasížami naraz, čo umožňuje identifikovanie najrelevantnejších pasáží.
Cross Attentions v DPR je technika, ktorá sa používa na zlepšenie presnosti procesu vyhľadávania. Funguje tak, že umožňuje modelu pracovať s viacerými pasížami naraz, čo umožňuje identifikovanie najrelevantnejších pasáží. Pre pre správne identifikovanie DPR berie do úvahy kontext každej pasáže. V prvom kroku najskôr model identifikuje kľúčové výrazy v dotaze a následne použije sémantickú analýzu na identifikáciu súvisiacich výrazov. Mechanizmus pozornisti umožňuje modelu zamerať sa na najdôležitejšie slová v každej pasáži, zatiaľ čo algoritmu strojového učenia pomáha modelu s identifikáciou.
V ďalšom kroku _Cross Attentions_ používa systém bodovania na hodnotenie získaných pasáží. Bodovací systém berie do úvahy relevantnosť pasáží k dopytu, dĺžku pasáží a počet výskytov dopytovacích výrazov v pasážach. Posledným dôležitým atribútom, ktorý sa zisťuje je miera súvislosti nájdeného výrazu k výrazu dopytu.
**Pozitívne a negatívne pasáže** (Positive and Negative passages)
Časté problémy, ktoré vznikajú pri vyhľadávaní sú spojené s opakujúcimi sa pozitívnymi výsledkami, zatiaľ čo negatívne výsledky sa vyberajú z veľkej množiny. Ako príklad si môžeme uviesť pasáž, ktorá súvisí s otázkou a nachádza sa v súbore QA a dá sa nájsť pomocou odpovede. Všetky ostatné pasáže aj keď nie sú explicitne špecifikované, môžu byť predvolene považované za irelevantné.
Poznáme tri typy negatívnych odpovedí:
- **Náhodný (Random)**
- Je to akákoľvek náhodná pasáž z korpusu
- **BM25**
- Top pasáže vracajúce BM25, ktoré neobsahujú odpoveď, ale zodpovedajú väčšine otázkou
- **Zlato (Gold)**
- Pozitívne pasáže párované s ostatnými otázkami, ktoré sa objavili v trénovacom súbore