Сети внимания вопрос-ответ (QAN): улучшение выбора ответа в сообществе вопросов и ответов

 Question-Answer Cross Attention Networks (QAN): Advancing Answer Selection in Community Question Answering

“`html

Продвижение выбора ответов в сообществе вопросов и ответов с помощью Question-Answer Cross Attention Networks (QAN)

Платформы сообщества вопросов и ответов (CQA), такие как Quora, Yahoo! Answers и StackOverflow, служат интерактивными центрами обмена информацией. Однако качество ответов на таких платформах может варьироваться, что затрудняет пользователям поиск релевантной информации. Выбор наиболее подходящих ответов становится ключевым, и для этого используются традиционные методы и новые технологии, такие как механизмы внимания.

Традиционные методы и новые технологии

Традиционные методы включают моделирование контента/пользователя и адаптивную поддержку. Механизмы внимания, широко используемые в задачах вопросов и ответов, улучшают функции и облегчают взаимосвязи между последовательностями. Большие языковые модели (LLM), такие как chatGPT, привлекли внимание в обработке естественного языка, особенно в задачах вопросов и ответов.

Исследования и результаты

Исследователи из PricewaterhouseCoopers представили сети внимания между вопросами и ответами (QAN), используя внешние знания, сгенерированные большой языковой моделью LLaMa, для улучшения выбора ответов. BERT был использован для предварительного обучения по темам вопросов, текстам и ответам, вместе с механизмами внимания, захватывающими полную семантическую информацию и интерактивные функции.

Модель QAN

Модель QAN состоит из трех слоев, использующих BERT для захвата контекстуальных представлений в токенной форме, а также механизм внимания для анализа взаимосвязей между вопросами и ответами. В результате QAN превзошла все базовые модели по трем метрикам оценки, благодаря предварительному обучению BERT и механизму внимания.

Применение в бизнесе

Если вы хотите использовать искусственный интеллект для развития своей компании, обратитесь к нам для консультаций и реализации AI-решений. Мы поможем внедрить QAN и другие инновационные технологии ИИ, чтобы улучшить эффективность вашего бизнеса.

Посетите нашу страницу с исследованием для более подробной информации. Следите за нами в Twitter и присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram для новостей о ИИ.

Попробуйте нашего AI Sales Bot здесь, чтобы увидеть, как искусственный интеллект может помочь в продажах.

Узнайте, как ИИ может изменить ваш бизнес с помощью решений от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!

“`

Полезные ссылки: