論文の概要: Deep Learning Approaches for Improving Question Answering Systems in Hepatocellular Carcinoma Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16038v1
• Date: Sun, 25 Feb 2024 09:32:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-27 15:43:58.425742
• Title: Deep Learning Approaches for Improving Question Answering Systems in Hepatocellular Carcinoma Research
• Title（参考訳）: 肝細胞癌研究における質問応答システム改善のための深層学習アプローチ
• Authors: Shuning Huo, Yafei Xiang, Hanyi Yu, Mengran Zhu, Yulu Gong
• Abstract要約: 近年,自然言語処理(NLP)の進歩は,ディープラーニング技術によって加速されている。 膨大な量のデータに基づいてトレーニングされたBERTとGPT-3は、言語理解と生成に革命をもたらした。 本稿では,大規模モデルベースNLPの現状と今後の展望について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In recent years, advancements in natural language processing (NLP) have been fueled by deep learning techniques, particularly through the utilization of powerful computing resources like GPUs and TPUs. Models such as BERT and GPT-3, trained on vast amounts of data, have revolutionized language understanding and generation. These pre-trained models serve as robust bases for various tasks including semantic understanding, intelligent writing, and reasoning, paving the way for a more generalized form of artificial intelligence. NLP, as a vital application of AI, aims to bridge the gap between humans and computers through natural language interaction. This paper delves into the current landscape and future prospects of large-scale model-based NLP, focusing on the question-answering systems within this domain. Practical cases and developments in artificial intelligence-driven question-answering systems are analyzed to foster further exploration and research in the realm of large-scale NLP.
• Abstract（参考訳）: 近年、自然言語処理(NLP)の進歩はディープラーニング技術、特にGPUやTPUといった強力なコンピューティングリソースの利用によって加速されている。 膨大な量のデータに基づいてトレーニングされたBERTやGPT-3といったモデルは、言語理解と生成に革命をもたらした。 これらの事前学習されたモデルは、意味理解、インテリジェントな書き方、推論といった様々なタスクのロバストなベースとなり、より汎用的な人工知能への道を開く。 NLPはAIの重要な応用として、自然言語の相互作用を通じて人間とコンピュータのギャップを埋めることを目指している。 本稿では,大規模モデルベースNLPの現状と今後の展望を考察し,本領域における質問応答システムに着目した。 人工知能による質問応答システムの実践事例と展開を解析し、大規模NLPの領域におけるさらなる探索と研究を促進する。

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