Аннотация
В статье представлено исследование методов извлечения ответов на вопросы (extractive QA) для мало-ресурсного казахского языка с применением онтологического обогащения и retrieval-augmentation. Разработан полный конвейер подготовки данных: автоматическое извлечение текста из PDF-учебника, очистка, разбиение на перекрывающиеся фрагменты, векторизация Sentence-BERT и индексирование в FAISS. С использованием GPT-4 создан набор из 350 финальных QA-пар. В эксперименте сравнивались четыре модели: mBERT-QA, XLM-RoBERTa-QA, XLM-RoBERTa-QA с онтологией и гибридная конфигурация Retrieval + XLM-RoBERTa-QA + Ontology. Оценка по метрикам EM, F1, BERTScore-F1, ROUGE-L и SemSim показала, что гибридные модели обеспечивают значительный прирост качества. Наилучший результат — F1 = 52,6 % — достигнут при использовании retrieval-augmentation и онтологического обогащения, что на 21 п.п. превышает baseline mBERT-QA. Полученные результаты демонстрируют эффективность семантического обогащения и поиска релевантных фрагментов для повышения точности extractive QA на казахском языке.