tag soru-cevaplama

Question Answering (Soru Cevaplama)

Bu sayfada soru-cevaplama (Question Answering (Soru Cevaplama)) etiketi ile işaretlenmiş 1 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.

Question Answering (Soru Cevaplama ya da kısaca QA), doğal dil işlemenin (NLP) temel görevlerinden biridir; doğal dil ile yöneltilen sorulara metin pasajlarından, belge koleksiyonlarından veya yapılandırılmış bilgi tabanlarından otomatik yanıt üretmeyi amaçlar. QA sistemleri işleyiş biçimine göre beş ana kategoride incelenir. Extractive QA (Çıkarımsal Soru Cevaplama), verilen bir metin pasajından sorunun yanıtını birebir çıkarır; cevap daima kaynak metindeki bir sözcük dizisidir. SQuAD (Stanford Question Answering Dataset), bu yaklaşım için standart kıyaslama veri setidir. BERT ve RoBERTa gibi önceden eğitilmiş transformer modelleri, extractive QA görevlerinde neredeyse insan düzeyine ulaşmıştır. Abstractive QA (Soyutlayıcı Soru Cevaplama) ise cevabı metinden doğrudan almak yerine yeni cümlelerle yeniden ifade eder; GPT-4 ve Claude gibi büyük dil modelleri (LLM) bu yaklaşımı kullanır. Open-domain QA, belirli bir belgeyle sınırlı kalmaksızın Wikipedia gibi geniş bilgi tabanlarında arama yaparak yanıt üretir; RAG (Retrieval-Augmented Generation) bu kategorinin güncel mimarisidir. Closed-domain QA, tıp veya hukuk gibi belirli bir alana ait sorulara odaklanır. Knowledge-based QA ise Wikidata gibi yapılandırılmış bilgi grafiklerini (knowledge graph) sorgulayarak yanıt verir. QA sistemlerinin başarısı genellikle EM (Exact Match) ve F1 skoru ile ölçülür. Gerçek hayatta bu teknoloji; sesli asistanlarda (Alexa, Siri), müşteri destek chatbotlarında, arama motorlarının öne çıkan snippet özelliğinde ve kurumsal bilgi yönetim platformlarında yaygın biçimde kullanılmaktadır.

code_blocks

Question Answering (Soru Cevaplama)

Question Answering (Soru Cevaplama ya da kısaca QA), doğal dil işlemenin (NLP) temel görevlerinden biridir; doğal dil ile yöneltilen sorulara metin pasajlarından, belge koleksiyonlarından veya yapılandırılmış bilgi tabanlarından otomatik yanıt üretmeyi amaçlar. QA sistemleri işleyiş biçimine göre beş ana kategoride incelenir. Extractive QA (Çıkarımsal Soru Cevaplama), verilen bir metin pasajından sorunun yanıtını birebir çıkarır; cevap daima kaynak metindeki bir sözcük dizisidir. SQuAD (Stanford Question Answering Dataset), bu yaklaşım için standart kıyaslama veri setidir. BERT ve RoBERTa gibi önceden eğitilmiş transformer modelleri, extractive QA görevlerinde neredeyse insan düzeyine ulaşmıştır. Abstractive QA (Soyutlayıcı Soru Cevaplama) ise cevabı metinden doğrudan almak yerine yeni cümlelerle yeniden ifade eder; GPT-4 ve Claude gibi büyük dil modelleri (LLM) bu yaklaşımı kullanır. Open-domain QA, belirli bir belgeyle sınırlı kalmaksızın Wikipedia gibi geniş bilgi tabanlarında arama yaparak yanıt üretir; RAG (Retrieval-Augmented Generation) bu kategorinin güncel mimarisidir. Closed-domain QA, tıp veya hukuk gibi belirli bir alana ait sorulara odaklanır. Knowledge-based QA ise Wikidata gibi yapılandırılmış bilgi grafiklerini (knowledge graph) sorgulayarak yanıt verir. QA sistemlerinin başarısı genellikle EM (Exact Match) ve F1 skoru ile ölçülür. Gerçek hayatta bu teknoloji; sesli asistanlarda (Alexa, Siri), müşteri destek chatbotlarında, arama motorlarının öne çıkan snippet özelliğinde ve kurumsal bilgi yönetim platformlarında yaygın biçimde kullanılmaktadır.

arrow_forward