Вопрос - это структурированная последовательность слов или символов, задающая запрос на получение информации. В данном случае, ключевая задача заключается в том, чтобы сохранить чужой вопрос без явной необходимости задавать аналогичный вопрос. Для решения этой задачи можно применить рекуррентные нейронные сети (RNN - Recurrent Neural Networks), такие как LSTM (Long Short-Term Memory) или GRU (Gated Recurrent Units). RNN - это тип нейронной сети, который может сохранять информацию о предыдущих шагах входных данных. Он был широко использован в обработке естественного языка и позволяет работать с последовательными данными, такими как текст. Идея состоит в том, чтобы использовать предобученную модель RNN и после обучения предоставить ей вопросы, в том числе и чужие. В процессе обучения модель будет формировать векторное представление вопросов и сохранять их во внутреннем состоянии. В результате, нейронная сеть сможет сохранять информацию о вопросах и отвечать на них без необходимости задавать аналогичные вопросы. Критерием для оценки успешности обучения модели может быть точность предсказаний или метрики, такие как BLEU (Языковое оценивание с использованием заключительных единиц), ROUGE (Оценивание однородности), METEOR (Автоматическое оценивание с использованием метрик для оценки текстового ввода и вывода), и т. д. Давайте рассмотрим пример. Предположим, у нас есть следующие вопросы: 1. Какие есть способы приготовления кофе? 2. Почему время реакции у людей может различаться? 3. Какие методы обработки сигналов в связи с карантином получили особую актуальность? Мы обучаем модель RNN на этих вопросах и предоставляем ей новый, чужой вопрос: "Каковы показатели преступности в городе N в 2020 году?". Модель будет использовать сохраненную информацию о предыдущих вопросах, чтобы осознать, что данная информация может быть важной для предоставления ответа и дать соответствующий ответ на основе обученных данных без необходимости задавать аналогичный вопрос. Применение RNN в данном случае позволяет сохранить контекст и предыдущие вопросы внутри внутреннего состояния модели. Это позволяет модели сохранять информацию о вопросах и использовать эту информацию для предсказания ответов на новые вопросы. Однако, важно отметить, что конкретный выбор архитектуры нейронной сети и подходов к обучению может зависеть от конкретной задачи, доступных данных и других факторов. Варианты LSTM и GRU - это только некоторые из возможных решений, а дальнейший выбор будет требовать анализа специфических требований и обстоятельств. Как и в любой другой научной задаче, для решения этой проблемы важно проводить эксперименты, оценивать результаты и вносить корректировки в архитектуру или методы обучения в соответствии с требованиями и обстоятельствами конкретного случая.