Q
Question Answering
Также известен как: QA, Ответы на вопросы, Reading Comprehension
Данные и аналитикаОпределение
Question Answering (QA) — задача автоматического ответа на вопросы на естественном языке на основе текста или базы знаний.
Простое объяснение
Question Answering — как всезнающий эксперт, который прочитал все документы и отвечает на вопросы о них.
Подробнее
Типы QA: extractive (найти ответ в документе), generative (сгенерировать ответ), open-domain (любые вопросы), closed-domain (специализированная область). Reading comprehension — подвид: ответ на вопрос о данном тексте. RAG-системы — современный подход к open-domain QA. Benchmarks: SQuAD, Natural Questions, TriviaQA. LLM превзошли человеческий уровень на многих QA бенчмарках. Challenges: multi-hop reasoning (ответ требует нескольких фактов), factual accuracy, attribution (указание источников).
Связанные термины
BLEU/ROUGE
BLEU и ROUGE — классические метрики для оценки качества генерации текста путём сравнения с эталонными ответами.
Text Classification
Text Classification — автоматическое присвоение текстам категорий или меток на основе их содержания.
Machine Translation
Machine Translation — автоматический перевод текста с одного языка на другой с помощью AI-моделей.
Retrieval
Retrieval — поиск и извлечение релевантной информации из базы данных или корпуса документов по запросу.