A deep reinforcement learning approach to complex open-domain question answering (2023)
Unidade: EPSubjects: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, APRENDIZAGEM PROFUNDA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
ABNT
CAÇÃO, Flávio Nakasato. A deep reinforcement learning approach to complex open-domain question answering. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-10012024-092904/pt-br.php. Acesso em: 19 out. 2024.APA
Cação, F. N. (2023). A deep reinforcement learning approach to complex open-domain question answering (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-10012024-092904/pt-br.phpNLM
Cação FN. A deep reinforcement learning approach to complex open-domain question answering [Internet]. 2023 ;[citado 2024 out. 19 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-10012024-092904/pt-br.phpVancouver
Cação FN. A deep reinforcement learning approach to complex open-domain question answering [Internet]. 2023 ;[citado 2024 out. 19 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-10012024-092904/pt-br.php