本文提出一种在 Common Crawl 项目的基础上，使用大规模、自然、多样化问答数据集进行领域内预训练的方法，该方法可以用于 open-domain question-answering 任务中的零样本、低资源和微调设置，展示了预训练在该任务中的潜力。

Oct, 2021

为了增加推理能力，我们通过四个阶段的过程收集有超过 10,000 篇 CNN 新闻文章的人类生成的问题 - 答案对的数据集 NewsQA，该数据集超过 100,000 个 QA 对，由众包工人提供，答案包含想对应文章的文本内容片段。人类的表现比现有神经模型的性能更好，这表明未来的研究可以在 NewsQA 上取得显著的进展。

Nov, 2016

本文介绍了一种基于迁移学习技术，将神经网络模型应用在生物医学领域的事实型问答系统上的方法，通过加入生物医学文本嵌入和一种新的回答列表问题的机制来改进该系统，避免了使用昂贵的特定领域本体论、解析器或实体标注器。结果表明，该系统在事实型问题上达到了最新水平，在列表问题上取得了竞争性的结果。

Jun, 2017

该研究提出了一个名为 SearchQA 的数据集，该数据集用于机器理解和问答，并通过从 J! Archive 爬取的现有问题 - 答案配对及 Google 检索的文本片段进行扩充。在 SearchQA 中，包含了 14 万个问题 - 答案对，每个对平均包含 49.6 个片段。使用人类评估以及两种基准方法进行测试，研究显示了人类和机器表现之间的显著差距，表明所提出的数据集可作为问答的基准。

Apr, 2017

本文调查了在深度学习时代发布的有影响力的问答数据集，并介绍了文本问答和视觉问答两个最常见的问答任务，涵盖了最具代表性的数据集，并提出了当前的一些 QA 研究挑战。

Jun, 2022

本文介绍了一个使用维基百科作为知识来源来解决阿拉伯语开放领域事实问题回答的方法，提出了阿拉伯阅读理解数据集（ARCD），并使用预训练的双向转换器 BERT 构建了 SOQAL 系统来回答问题，实验结果表明其有效性。

Jun, 2019

本研究提出一种利用基础文档和少量标注数据进行深度学习提取式问答的方法，并通过对三个不同领域数据集的实验验证了其有效性。

Apr, 2018

本文提出了一种基于神经信息检索和重新排名的自动问答系统，利用包含 6.3M 问题和回答对的数据库，实现了开放域问答并超越了传统的非结构化文本或图形搜索方法，并证明了基于 Transformer 模型的 (q,a) 对比仅考虑问题表示更优，该方法具有和在 BING 搜索引擎上构建的 QA 系统竞争的优点。

Mar, 2023

TriviaQA 是一个具有挑战性的阅读理解数据集，包含超过 650k 个问题 - 答案 - 证据三元组，该数据集需要进行跨句子推理和包含看似复杂、组合式、句法和词汇变化巨大的问题，并提供了两种基线算法：基于特征的分类器和最先进的神经网络，它们在 SQuAD 阅读理解上表现良好，但都无法接近人类表现（23％和 40％与 80％），因此需要进一步的研究。

May, 2017

本文介绍一种名为 ActivityNet-QA 的全新、已标注的大规模 VideoQA 数据集，以此作为基础，探讨了在长视频情境下提高 VideoQA 性能的各种视频表示方法和已有的 VideoQA 基准测试的比较方法。

Jun, 2019