Semi-automatic prompting approach with question decomposition for multi-hop question answering
Çoklu adımlı soru cevaplama için soru parçalama ile yarı otomatik istemleme yaklaşımı
- Tez No: 827002
- Danışmanlar: PROF. DR. TUĞBA TAŞKAYA TEMİZEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 60
Özet
İstem mühendisliği büyük dil modellerinin yardımıyla çeşitli uygulamalar için geniş bir bilgiye kolay erişim sağlar. Ancak, çoklu adımlı soru cevaplama konusunda bu yaklaşımı kullanan sınırlı araştırma yapılmıştır. Bu tez, iki adımlı soruları cevaplamak için yeni bir yarı otomatik istem yöntemi tanıtmaktadır. Yöntem, eğitim kümesinden cevap adlı varlıkları gruplayarak ve düşünce zinciri prensibi kullanarak otomatik olarak seçilen örneklerle bir istem oluşturmayı içerir. Sonuçlar, MuSiQue veri kümesinde ince ayarlı modellere kıyasla benzer performans göstermektedir. Ablasyon çalışmaları, önerilen yöntemdeki her bileşenin etkinliğini daha da doğrulamaktadır. Bu yaklaşım, diğer son teknoloji tekniklerle aynı düzeyde performansı korurken daha karmaşık çoklu adımlı soru-cevaplama sistemlerine uygulanma potansiyeline sahiptir.
Özet (Çeviri)
With the help of large language models, prompt engineering enables easy access to vast knowledge for various applications. However, limited research has been done on multi-hop question answering using this approach. This thesis introduces a new semi-automatic prompting method for answering two-hop questions. The method involves creating a prompt with automatically selected examples by grouping answer-named entities from the training set and using a chain-of-thought principle. The results demonstrate comparable performance to fine-tuned models on the MuSiQue dataset. Ablation studies further validate the effectiveness of each component in the proposed method. The approach has the potential to be applied to more complex multi-hop question-answering systems while upholding performance on par with other state-of-the-art techniques.
Benzer Tezler
- Toplumların kolektif zekası ile kentsel alanların merkeziyetsiz yapıda kavramsal tasarımı: Kripto kentler
The conceptual design in decentralized structure of urban spaces with the collective intelligence of communities: Crypto city
BÜŞRA KÖK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CANER GÜNEY
- Yabancı dil öğrenimi için otomatik gramer egzersizi üretimi üzerine kullanıcı algılarının değerlendirilmesi
Evaluation of user perceptions on automatic grammar exercise generation for foreign language learning
FATİH BEKTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLŞEN ERYİĞİT
- Deep learning-based dependency parsing for Turkish
Derin öğrenme tabanlı Türkçe bağlılık ayrıştırması
ŞAZİYE BETÜL ÖZATEŞ
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ARZUCAN ÖZGÜR TÜRKMEN
PROF. DR. TUNGA GÜNGÖR
- A knowledge discovery approach to urban analysis the Beyoğlu preservation area as a data mine
Kent analizinde bir bilgi keşfi yaklaşımı bir veri madeni olarak Beyoğlu kentsel koruma alanı
AHU SÖKMENOĞLU SOHTORİK
Doktora
İngilizce
2016
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLEN ÇAĞDAŞ
PROF. DR. İKBAL SEVİL SARIYILDIZ
- Derin öğrenme yöntemiyle semantik sınıflandırılmış nokta bulutu verisinin yapı bilgi modeli haline getirilmesi
Creation of bim model from semantically segmented point cloud via deep learning
BERK TARİHMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HANDE DEMİREL