Oct, 2016

在意见问答系统中建模歧义、主观性和不同观点

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TL;DR通过考虑个性化和模棱两可性，我们创建了一个包含大约 80 万个问题和 310 万个答案的新问题回答数据集，发现考虑主观答案的个性化因素能够得到定量上更好的答案，并提供更细致的支持性观点。
product review websitesquestion-answering systemsubjective answerspersonalizationnuanced view
发现论文，激发创造
  • 利用顾客评论解决复杂和主观的产品相关查询

    使用混合专家框架，本文旨在自动学习如何判断一个产品评论是否与给定查询相关，并在一个包括 1.4 百万个问题和答案以及 13 百万个评论的语料库上评估我们的系统，Moqa，并表明它对于处理二元和开放性查询都有效，在定性研究中还展示了这个系统能够提供人工评估认为相关的评论。

    Dec, 2015

  • AmazonQA：一项基于评论的问答任务

    该研究提出了基于评论的问答系统，并介绍了一个新的数据集和结合信息检索和阅读理解模型的方法以生成答案。研究评估了许多答案生成模型并提出了强有力的基线，证明了这个新任务的挑战性。

    Aug, 2019

  • 电子商务中基于评论驱动的问答系统的意见感知答案生成

    本文提出了一种基于统一模型的答案生成方法，通过 opinion mining 解决 product-related question answering 中因个人意见多样性带来的挑战，实现 opinion-aware 答案生成，并通过多视角 pointer-generator 网络实现答案生成和意见挖掘任务之间的联合学习和意见融合策略，取得了在实际 E-Commerce QA 数据集中优越表现。

    Aug, 2020

  • 通过总结多源多观点的知识回答产品主观归纳性问题

    这篇论文提出了在产品领域上回答主观归纳问题（SUBJPQA）的新任务。针对这类问题，答案并不唯一，可以从多个角度解释。为了解决这一新任务，作者提出了一种三步法，涉及知识源的检索、问题的关联和多角度答案的生成。此外，作者构建了一个大规模的数据集，并展示了方法的有效性。

    Sep, 2023

  • 少即是多：在产品问答中拒绝不可靠的评论

    本研究提出了一种基于符合性预测的产品问答系统，可以提高回答的可靠性和可信度，并且包括不可以回答的问题的空答案，实现了对产品问题的快速和准确的回答。

    Jul, 2020

  • 利用其他具有上下文相似性的产品的问题回答产品问题

    本论文提出了一种新型的预测产品相关问题答案的方法，该方法基于相似问题以及相似产品的答案来进行判断，并使用专家混合模型框架聚合答案来提高预测准确率。经实证结果表明，该模型在某些问题的表现优于强基线，而且我们还出版了两个大规模数据集用于支持我们的方法。

    May, 2021

  • 模型分析与评估：歧义问题回答

    研究 Question Answering 模型回答模糊问题的挑战，探讨模型 / 数据扩展和自动评估指标对模型质量的影响，并研究模型答案的证据根据，旨在提供有关当前方法局限性的宝贵见解。

    May, 2023

  • 会话式问答：综述

    本文对 2016 至 2021 年所发表关于问答系统的各项研究进行了回顾与总结，发现多轮问答系统已取代了单轮问答系统的先前主导地位，这表明了其在提高人工智能对话系统方面的重要性，同时也描绘了开展更多进一步和有利的研究的未来研究方向。

    Jun, 2021

  • SubjQA: 一份主观性和评论理解数据集

    该研究探讨主观性和问答之间的关系，并基于顾客评论发布了一个包含 6 个领域主体性注释的问答数据集（SubjQA）。

    Apr, 2020

  • ReviewQA：一个基于关系和方面的意见阅读数据集

    本文介绍了一种基于酒店评论的问题回答数据集 ReviewQA，旨在评估模型的关联理解和能力，并提供了几种基线模型的实现。

    Oct, 2018