«`html
Question-Answer Cross Attention Networks (QAN): Advancing Answer Selection in Community Question Answering
Платформы вопросов и ответов в сообществе (CQA), такие как Quora, Yahoo! Answers и StackOverflow, служат интерактивными центрами обмена информацией. Несмотря на их популярность, различное качество ответов представляет собой вызов для пользователей, которым приходится просматривать множество ответов, чтобы эффективно найти нужную информацию. Выбор ответа становится ключевым моментом, нацеленным на выявление наиболее подходящих ответов из множества вариантов. Эта задача сложна из-за синтаксических вариаций и наличия шума в ответах. Традиционные методы и новые технологии, такие как механизмы внимания, решают эти проблемы, но есть возможность улучшить взаимодействие между вопросами и ответами.
Традиционные методы для выбора ответов в CQA включают моделирование контента/пользователя и адаптивную поддержку.
Моделирование контента/пользователя включает извлечение признаков из взаимодействий пользователя, а адаптивная поддержка помогает сотрудничеству пользователя через извлечение вопросов и маршрутизацию. Механизмы внимания, широко используемые в задачах вопросов и ответов, улучшают признаки и облегчают взаимосвязи между последовательностями. Большие языковые модели (LLM), такие как chatGPT, привлекли внимание в обработке естественного языка, особенно в задачах вопросов и ответов.
Исследователи из PricewaterhouseCoopers представили сети внимания между вопросом и ответом (QAN), используя внешние знания, сгенерированные большой языковой моделью LLaMa, для улучшения производительности выбора ответов большой языковой моделью.
BERT был использован для предварительного обучения по темам вопросов, текстам и ответам, а также для механизмов внимания между ними, захватывая всестороннюю семантическую информацию и интерактивные функции. Интеграция llama-7b-hf, большой языковой модели, улучшает соответствие между вопросами и ответами. Оптимизация запроса с четырех точек зрения позволяет LLM эффективнее выбирать правильные ответы, предлагая идеи для стратегий оптимизации запросов. Эти вклады привели к современной производительности на наборах данных SemEval2015 и SemEval2017, превосходя существующие модели.
Модель QAN состоит из трех слоев.
Во-первых, она использует BERT для захвата контекстуальных представлений тем вопросов, текстов и ответов в токенизированной форме. Затем механизм внимания анализирует взаимосвязи между парами вопрос-ответ и текст-ответ, вычисляя релевантность и генерируя матрицы сходства. Затем слой взаимодействия и прогнозирования обрабатывает функции взаимодействия и назначает метки каждому ответу на основе условных вероятностей. Он включает двунаправленный GRU для усвоения контекста, за которым следует максимальное и среднее объединение вопросов и ответов для получения векторов фиксированной длины. Эти векторы конкатенируются для создания глобального представления, которое передается классификатору MLP для определения семантического эквивалента в паре вопрос-ответ.
QAN превосходит все базовые модели по трем метрикам оценки, благодаря предварительно обученной модели BERT и механизму внимания. Шесть вариантов QAN были оценены на наборе данных Yahoo! Answers. Варианты включали исключение BERT в пользу задачных встраиваний слов или встраиваний символов, устранение кросс-внимания или слоя взаимодействия и прогнозирования. Некоторые варианты объединяли выходы непосредственно или рассматривали темы и тексты вопросов как одну сущность во время предварительного обучения с BERT. Эти вариации направлены на оценку влияния различных компонентов на производительность выбора ответов.
Предложенная модель QAN использует BERT для захвата контекстуальных признаков тем вопросов, текстов и ответов.
С помощью механизма кросс-внимания она собирает всестороннюю интерактивную информацию между вопросами и ответами. Интегрируя внимание-вопросы и внимание-ответы, модель QAN достигает современной производительности. Также интеграция больших языковых моделей с улучшением знаний повышает точность выбора ответов.
Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на нас в Twitter. Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram, каналу в Discord и группе в LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему 43k+ ML SubReddit. Также ознакомьтесь с нашей платформой мероприятий по ИИ.
Этот текст был предоставлен вам компанией Flycode.ru
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Question-Answer Cross Attention Networks (QAN): Advancing Answer Selection in Community Question Answering.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на Telegram.
Попробуйте ИИ ассистент в продажах здесь. Этот ИИ ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru
«`
