SQuAD datu-multzoa hizkuntza naturalaren prozesamenduaren ikerketetan erabili zen eta galderak erantzuteko sistemak eta makinen ulermena aurreratzen lagundu zuen. SQuAD, Stanford Question Answering Dataset laburra, arloko erreferente bat da, dagozkien pasarteekin parekatuta dauden galdera-bilduma anitza eskaintzen duena.
SQuAD ulertzea
Jatorria eta Sorkuntza
SQuAD Stanford Unibertsitateko ikerketa komunitatetik sortu zen 2016an, makinen ulermenean aurrerapenak sustatzeko helburuarekin. Bere sorrerak iturri askotariko pasarteak hautatzea eta jendetza bildutako galderekin lotzea izan zen. Datu multzoak AI ereduak zalantzan jartzea zuen helburu, emandako testuinguruan soilik oinarritutako galderak ulertzeko eta erantzuteko, kanpoko informazio gehigarrian fidatu gabe.
Egitura eta Konposizioa
SQuAD-en muina 100.000 galdera-erantzun bikote baino gehiago biltzen ditu hainbat artikulu, liburu eta beste testu-iturri batzuetatik ondutakoak. Galdera bakoitzari erantzuna duen paragrafo zehatz batekin lotzen da. Askotariko bilduma honek gai asko biltzen ditu, SQuAD-en trebatutako modeloek hainbat motatako kontsultak kudeatu ditzaketela bermatuz.
Esangura eta Eragina
Ebaluaziorako erreferentzia
SQuAD galdera-erantzun sistemen eta makinen ulermen-ereduen errendimendua ebaluatzeko erreferentzia estandar gisa sortu da. Ikertzaileek eta garatzaileek datu-multzo hau aprobetxatzen dute beren algoritmoen eraginkortasuna eta zehaztasuna neurtzeko testuingurua ulertzeko eta hainbat galdera-multzori erantzun zehatzak emateko.
NLP ereduak aurreratzen
SQuAD kaleratzeak aurrerapen garrantzitsuak bultzatu zituen hizkuntza naturalaren prozesamenduaren (NLP) ereduetan. Ikertzaileek datu-multzo hau erabili zuten neurona-sareak entrenatzeko eta doitzeko, hala nola BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), GPT. /abs/2005.14165) (Generative Pre-trained Transformer), eta haien aldaerak, hizkuntza naturalean egindako galderei gizakiaren antzeko erantzunak ulertzeko eta sortzeko gaitasuna hobetuz.
Erronkak eta Berrikuntzak
SQuAD NLPren eremuan aurrera egiteko funtsezkoa izan den arren, erronkak ere planteatzen ditu ikertzaileentzat. Bere galdera anitz eta ñabarduek maiz ereduak behar dituzte egitura linguistiko konplexuak ulertzeko, ereduen arkitekturan eta prestakuntza tekniketan etengabeko berrikuntza eskatzen dute zehaztasun handiagoa eta ulermen zabalagoa lortzeko.
Aplikazioak eta etorkizuneko garapenak
Mundu errealeko aplikazioak
SQuAD-en eragina ikerketa-laborategietatik haratago zabaltzen da. Bere aurrerapenek erabiltzaileen galderei erantzuteko gai diren AI sistemen garapena erraztu dute, bezeroen arretarako, informazioa berreskuratzeko eta baita edukiak zaintzeko eta aztertzeko zenbait alderdi automatizatzeko ere.
Eboluzio jarraitua
SQuAD-en arrakastak eta ospeak ondorengo bertsioak eta beste datu multzo batzuk sortzera bultzatu du konplexutasun eta aniztasun handiagoarekin. Datu-multzo hauek SQuAD-en mugei aurre egitea eta makinen ulermenaren mugak gehiago bultzatzea dute helburu.
Datu multzo horien adibideak hauek dira:
SQuAD 2.0: jatorrizko SQuAD-aren luzapen gisa sartuta, zeregin zailagoa aurkezten du erantzun gabeko galderak sartuz. Lehen bertsioan ez bezala, SQuAD 2.0 emandako testuinguruan erantzunik ez duten galderak biltzen ditu, ereduek behar izanez gero aitortu eta ez erantzuteko eskatuz. Gehigarri honek ereduak testuingurua ulertzeaz gain, emandako informazioan oinarrituta galdera bati erantzun ezin zaionean identifikatzea bultzatzen du, galdera-erantzun sistemen eszenatoki errealagoa islatuz.
TriviaQA galdera bitxietan oinarritzen den datu multzoa da eta SQuAD baino konplexuagoa eta anitzagoa izateko diseinatuta dago. Gai sorta zabalagoa hartzen du eta ereduak behar ditu esaldi, paragrafo edo artikulu osoetatik erantzunak ateratzeko. TriviaQA datu-multzoak galdera korapilatsuagoak dituzten ereduak zalantzan jartzen ditu, sarritan salto anitzeko arrazoibidea eta dokumentuen arteko informazioa berreskuratzea eskatzen du, makinaren ulermenaren mugak gaindituz.
Galdera Naturalak datu multzoa erabiltzaileek Google bilaketatik sortutako benetako kontsultak osatzen dute motorra. Galderak erantzunak atera daitezkeen dokumentuekin batera doaz, baina SQuAD ez bezala, dokumentu hauek nabarmen luzeagoak eta anitzagoak izan daitezke. Datu-multzo honek mundu errealeko bilaketa-eszenatokiak islatzen ditu, non erantzunak paragrafo edo esaldi bakarrean esplizituki ez ager daitezkeen, testu luzeagoen ulermen eta laburpen sakonagoa behar baitute.
CoQA (Conversational Question Answering) elkarrizketa-galdera-erantzunetan zentratzen da, non testuingurua bi parte-hartzaileen arteko elkarrizketan datza, dinamikoagoa eta erronka handiagoa bihurtuz. Galderak elkarrizketa-moduan egiten dira, testuinguru aldaketak ulertzeko eta koherentzia mantentzeko ereduak eskatuz. CoQA datu-multzoak ezarpen interaktiboagoa simulatzen du, ereduak elkarrizketa koherente batean ulertzera eta parte hartzera bultzatuz, hizkuntza- eta testuinguru-aldaketetako ñabardurak zuzenduz.
HotpotQA datu-multzoak salto anitzeko arrazonamendu-erronka bat aurkezten du, non galdera batzuei erantzuteko, erantzun zuzena lortzeko hainbat dokumentu osagarriren informazioa biltzea eskatzen da. Datu-multzo honek arrazoiketa-gaitasun konplexuen eta informazioaren sintesia beharra azpimarratzen du. Hainbat iturritako informazioa batu behar dela eskatuz, HotpotQA eredu batek salto anitzeko arrazoibidea egiteko eta interkonektatutako informazioa ulertzeko duen gaitasuna ebaluatzen du.
SQuAD datu-multzoak ondutako datuen indarra erakusten du AI gaitasunak hizkuntza naturalaren ulermenean aurrera egiteko. Benchmarking, berrikuntza bultzatzeko eta mundu errealeko aplikazioak gidatzeko eginkizunak bere lekua sendotzen du NLPren esparruan oinarrizko baliabide gisa. Eremuak eboluzionatzen jarraitzen duen heinean, SQuAD funtsezko mugarria izaten jarraitzen du makinek giza hizkuntza gero eta zehaztasun eta adimen handiagoarekin ulertzeko eta erantzuteko.
Erreferentziak
-
Pranav Rajpurkar, Jian Zhang, Konstantin Lopyrev, Percy Liang. "SQuAD: 100.000+ galdera testua makina ulertzeko." arXiv preprint arXiv:1606.05250 (2016).
-
Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, Kristina Toutanova. "BERT: Hizkuntzaren ulermenerako Deep Bidirectional Transformers for Pre-training." arXiv preprint arXiv:1810.04805 (2018).
-
Brown, Tom B., et al. "Hizkuntza-ereduak ikasle gutxi batzuk dira." arXiv preprint arXiv:2005.14165 (2020).
-
Pranav Rajpurkar, Robin Jia, Percy Liang. "Know What You Don't Know: SQuAD-ri erantzun ezinezko galderak." (2018).
-
Mandar Joshi, Eunsol Choi, Daniel S. Weld, Luke Zettlemoyer. "TriviaQA: Eskala Handiko Urrunean Gainbegiratuta Irakurketa Ulertzeko Erronken Datu multzoa." ArXiv, 2017.
-
Tom Kwiatkowski, Jennimaria Palomaki, Olivia Redfield, Michael Collins, Ankur Parikh, Chris Alberti, Danielle Epstein, Illia Polosukhin, Jacob Devlin, Kenton Lee, Kristina N. Toutanova, Llion Jones, Matthew Kelcey, Ming-Wei Chang, Andrew Dai, Jakob Uszkoreit, Quoc Le, Slav Petrov. "Galdera Naturalak: Galderak Erantzuteko Ikerketarako erreferentzia bat." (2019).
-
Siva Reddy, Danqi Chen, Christopher D. Manning. "CoQA: A Conversational Question Answering Challenge." (2018).
-
Z. Yang, P. Qi, S. Zhang, Y. Bengio, W. W. Cohen, R. Salakhutdinov, C. D. Manning. "HotpotQA: A Dataset for Diverse, Explainable Multi-hop Question Answering." (2018).
