无监督多选题问答：从基础知识起步学习
计算与语言
2021-11-02 v2 人工智能
摘要
在本文中，我们研究了近乎无监督的多选题问答（MCQA）的可能性。从非常基础的知识出发，MCQA模型知道某些选项比其他选项有更高的正确概率。这一信息尽管非常嘈杂，却引导了MCQA模型的训练。所提出的方法在RACE上优于基线方法，甚至在MC500上与一些有监督学习方法相当。
引用
@article{arxiv.2010.11003,
title = {Unsupervised Multiple Choices Question Answering: Start Learning from Basic Knowledge},
author = {Chi-Liang Liu and Hung-yi Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.11003},
year = {2021}
}
备注
Accepted by EMNLP 2021 MRQA workshop