Réponse aux questions : Deep Learning Insights

Cette séance de cours explore le domaine de la réponse aux questions, dans le but de construire des systèmes qui répondent automatiquement aux requêtes en langage naturel. À partir des premiers systèmes d’assurance qualité des années 1960, la séance de cours explore la taxonomie des réponses aux questions, y compris les sources d’information, les types de questions et les formats de réponses. Des applications pratiques telles que la recherche Google sont mises en évidence, mettant en évidence l'importance des systèmes d'assurance qualité. La séance de cours traite en outre de la compréhension en lecture, où les systèmes sont conçus pour comprendre les passages de texte et répondre aux questions à leur sujet. Divers modèles tels que BiDAF et BERT sont comparés, mettant en lumière leurs performances sur des ensembles de données comme SQUAD. La séance de cours se termine en abordant les défis de la compréhension en lecture, en soulignant la nécessité de systèmes robustes capables de gérer des exemples contradictoires et des distributions hors domaine.