论文部分内容阅读
大型的、标记密集的数据集是利用大量在线论坛中发现的非结构化数据有效促进文本和图像分析的深度学习方法的创建.虽然这种非结构化数据包比租用的数据注释包花费更低,但它也更容易陷入自然语言应答的陷阱,因为数据的非结构化特性会使回答者可能无法正确回答所提的问题.为了解决这些问题,提出一种深度学习的方法来系统地识别混淆,并从Instagram收集的非结构化数据包注释的数据中提取答案.每个注释数据包含一个图像、一个机器生成的问题和一个非结构化数据包响应.本文使用一个基于Facebook人工智能研究的Pythia体系结构