SQuAD verilənlər toplusu

SQuAD verilənlər bazası təbii dil emalı tədqiqatlarında istifadə edilmiş və sual-cavab sistemlərinin və maşınların başa düşülməsinə kömək etmişdir. Stanford Question Answering Dataset üçün qısaldılmış SQuAD, müvafiq keçidləri ilə qoşalaşmış müxtəlif suallar toplusunu təmin edən bu sahədə etalondur.

SQuAD-ı başa düşmək

Mənşəyi və Yaradılışı

SQuAD 2016-cı ildə Stenford Universitetinin tədqiqat cəmiyyətindən yaranıb və maşın qavrayışında irəliləyişləri təşviq etmək məqsədi daşıyır. Onun yaradılması müxtəlif mənbələrdən keçidlərin seçilməsi və onları izdihamlı suallarla əlaqələndirilməsini əhatə edirdi. Verilənlər toplusu AI modellərini əlavə xarici məlumatlara etibar etmədən yalnız təqdim edilmiş kontekstdə əsaslanan sualları anlamaq və cavablandırmaq üçün çağırmaq məqsədi daşıyırdı.

Struktur və Tərkibi

SQuAD-ın əsasını müxtəlif məqalələr, kitablar və digər mətn mənbələrindən seçilmiş 100.000-dən çox sual-cavab cütlüyü təşkil edir. Hər bir sual cavabı ehtiva edən xüsusi bir paraqrafla əlaqələndirilir. Bu müxtəlif kolleksiya geniş mövzuları əhatə edir və SQuAD-da təlim keçmiş modellərin müxtəlif domenlər üzrə müxtəlif növ sorğuları idarə edə bilməsini təmin edir.

Əhəmiyyət və Təsir

Qiymətləndirmə üçün etalon

SQuAD sual-cavab sistemlərinin və maşın anlama modellərinin performansını qiymətləndirmək üçün standart bir meyar kimi ortaya çıxdı. Tədqiqatçılar və tərtibatçılar konteksti anlamaqda və müxtəlif suallara dəqiq cavab verməkdə alqoritmlərinin effektivliyini və dəqiqliyini ölçmək üçün bu verilənlər bazasından istifadə edirlər.

Təkmil NLP Modelləri

SQuAD-ın buraxılması təbii dil emalı (NLP) modellərində əhəmiyyətli irəliləyişlərə təkan verdi. Tədqiqatçılar bu verilənlər toplusundan BERT (Transformerlərdən İki istiqamətli Kodlayıcı Nümayəndəlikləri), GPT kimi neyron şəbəkələri öyrətmək və incə tənzimləmək üçün istifadə etdilər. /abs/2005.14165) (Generative Pre-Trained Transformator) və onların variantları, təbii dildə verilən suallara insana bənzər cavabları dərk etmək və yaratmaq qabiliyyətini artırır.

Çağırışlar və İnnovasiyalar

SQuAD NLP sahəsinin inkişafında əsas rol oynasa da, tədqiqatçılar üçün də çətinliklər yaradır. Onun müxtəlif və nüanslı sualları çox vaxt modellərdən mürəkkəb linqvistik strukturları başa düşməyi tələb edir, daha yüksək dəqiqliyə və daha geniş anlayışa nail olmaq üçün model arxitekturasında və təlim üsullarında davamlı yenilik tələb edir.

Tətbiqlər və Gələcək İnkişaflar

Real Dünya Proqramları

SQuAD-ın təsiri tədqiqat laboratoriyalarından kənara çıxır. Onun irəliləyişləri istifadəçi sorğularına cavab verməyə, müştəri dəstəyinə, məlumatların axtarışına və hətta məzmunun qurulması və təhlilinin müəyyən aspektlərini avtomatlaşdırmağa kömək edən AI sistemlərinin inkişafını asanlaşdırdı.

Davamlı Təkamül

SQuAD-ın uğuru və populyarlığı sonrakı versiyaların və təkmilləşdirilmiş mürəkkəblik və müxtəlifliyə malik digər məlumat dəstlərinin yaradılmasına ilham verdi. Bu məlumat dəstləri SQuAD-ın məhdudiyyətlərini həll etmək və maşın qavrayışının sərhədlərini daha da genişləndirmək məqsədi daşıyır.

Bu cür məlumat dəstlərinin nümunələrinə aşağıdakılar daxildir:

SQuAD 2.0: orijinal SQuAD-a əlavə olaraq təqdim edilib, o, cavabsız sualları özündə birləşdirərək daha çətin tapşırıq təqdim edir. Birinci versiyadan fərqli olaraq, SQuAD 2.0 təqdim edilmiş kontekstdə cavabı olmayan suallara daxildir, tələbkar modellər tanıyır və lazım gəldikdə cavab verməkdən çəkinirlər. Bu əlavə modelləri nəinki konteksti dərk etməyə, həm də verilən məlumat əsasında suala cavab vermək mümkün olmadıqda, sual-cavab sistemləri üçün daha real ssenarini əks etdirməyə təşviq edir.

TriviaQA trivia suallara fokuslanan və SQuAD-dan daha mürəkkəb və müxtəlif olması üçün nəzərdə tutulmuş verilənlər toplusudur. O, daha geniş mövzuları əhatə edir və modellərdən çoxsaylı cümlələrdən, paraqraflardan və ya hətta bütün məqalələrdən cavab çıxarmağı tələb edir. TriviaQA verilənlər bazası modelləri daha mürəkkəb suallarla sınaqdan keçirir, tez-tez çox-hoplu əsaslandırma və sənədlər arası məlumat axtarışını tələb edir, maşın qavrayışının sərhədlərini aşır.

Təbii Suallar dataset Google axtarışından əldə edilən real, istifadəçi tərəfindən yaradılan sorğulardan ibarətdir. mühərrik. Suallar cavabların çıxarıla biləcəyi sənədlərlə müşayiət olunur, lakin SQuAD-dan fərqli olaraq, bu sənədlər xeyli uzun və daha müxtəlif ola bilər. Bu verilənlər bazası, cavabların bir paraqrafda və ya cümlədə açıq şəkildə mövcud olmaya biləcəyi real axtarış ssenarilərini əks etdirir və bu, daha uzun mətnlərin daha dərindən başa düşülməsini və ümumiləşdirilməsini tələb edir.

CoQA (Conversational Question Cavab) kontekst iki iştirakçı arasında dialoqdan ibarət olmaqla, onu daha dinamik və çətinləşdirən danışıq sual-cavabına diqqət yetirir. Suallar danışıq tərzində verilir, modellərdən kontekstdəki dəyişiklikləri başa düşmək və uyğunluğu saxlamaq tələb olunur. CoQAdata dəsti daha interaktiv parametri simulyasiya edir, modelləri başa düşməyə və ardıcıl söhbətdə iştirak etməyə sövq edir, dil və kontekst dəyişikliklərindəki nüansları həll edir.

HotpotQA verilənlər bazası çoxşaxəli düşünmə problemini təqdim edir, burada müəyyən suallara cavab vermək düzgün cavabı əldə etmək üçün çoxsaylı dəstəkləyici sənədlərdən məlumat toplamaq tələb edir. Bu verilənlər toplusu mürəkkəb düşünmə qabiliyyətinə və məlumat sintezinə ehtiyacı vurğulayır. Fərqli mənbələrdən məlumatların yığılmasını tələb etməklə, HotpotQA modelin multi-hop mülahizələrini yerinə yetirmək və bir-biri ilə əlaqəli məlumatları dərk etmək qabiliyyətini qiymətləndirir.

SQuAD verilənlər bazası təbii dil anlayışında süni intellekt imkanlarını inkişaf etdirmək üçün seçilmiş məlumatların gücünü nümayiş etdirir. Qiymətləndirmə, innovasiyaya təkan vermək və real dünya tətbiqlərini idarə etməkdə onun rolu NLP sahəsində təməl resurs kimi yerini möhkəmləndirir. Sahə inkişaf etməyə davam etdikcə, SQuAD artan dəqiqlik və zəka ilə insan dilini başa düşmək və ona cavab vermək üçün maşın axtarışında əsas mərhələ olaraq qalır.

İstinadlar

Pranav Rajpurkar, Jian Zhang, Konstantin Lopyrev, Percy Liang. "SQuAD: Mətnin Maşın Anlaması üçün 100,000+ Sual." arXiv preprint arXiv:1606.05250 (2016).
Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, Kristina Toutanova. "BERT: Dil Anlayışı üçün Dərin İki istiqamətli Transformatorların Pre-təlimi." arXiv preprint arXiv:1810.04805 (2018).
Brown, Tom B., et al. "Dil modelləri az-az öyrənənlərdir." arXiv preprint arXiv:2005.14165 (2020).
Pranav Rajpurkar, Robin Jia, Percy Liang. "Bilmədiklərini bil: SQuAD üçün cavabsız suallar." (2018).
Mandar Joshi, Eunsol Choi, Daniel S. Weld, Luke Zettlemoyer. "TriviaQA: Oxuyub Anlama üçün Geniş Ölçülü Uzaqdan Nəzarət olunan Çağırış Data Seti." ArXiv, 2017.
Tom Kwiatkowski, Jennimaria Palomaki, Olivia Redfield, Michael Collins, Ankur Parix, Chris Alberti, Danielle Epstein, Illia Polosukhin, Jacob Devlin, Kenton Lee, Kristina N. Toutanova, Llion Jones, Metthew Kelcey, Andrew Da Chang, Ming-Wei Chang Jakob Uszkoreit, Quoc Le, Slav Petrov. "Təbii Suallar: Suallara Cavab Tədqiqatının Qiymətləndirilməsi." (2019).
Siva Reddy, Danqi Chen, Christopher D. Manning. "CoQA: A Conversational Question Cavab Challenge." (2018).
Z. Yang, P. Qi, S. Zhang, Y. Bengio, W. W. Cohen, R. Salahutdinov, C. D. Manning. "HotpotQA: Müxtəlif, izah edilə bilən çox-hoplu suala cavab üçün verilənlər toplusu." (2018).