基于 BERT 的排序与问答系统的可组合 NLP 工作流程
计算与语言
2025-04-15 v1 人工智能
摘要
尽管在构建能够扩展到多个任务的NLP模型方面取得了很大进展，但真实的系统包含多个组件，处理不同文本粒度之间的跨任务交互仍然繁琐。本文构建了一个基于 Forte 的端到端排序和问答（QA）系统，Fante 是一个使可组合 NLP 管道更加便捷的工具包。我们在管道中利用了如 BERT、RoBERTa 等最新的深度学习模型，在 MS-MARCO 和新冠-19 数据集上进行评估，使用 BLEU、MRR、F1 等指标，并将排序和 QA 系统的结果与相应的基准结果进行比较。我们管道的模块化特性以及重排器的低延迟，使得构建复杂的 NLP 应用程序变得容易。
引用
@article{arxiv.2504.09398,
title = {Composable NLP Workflows for BERT-based Ranking and QA System},
author = {Gaurav Kumar and Murali Mohana Krishna Dandu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.09398},
year = {2025}
}
备注
6 pages, 3 figures, 6 tables