Oct, 2017

简单而有效的多段阅读理解

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TL;DR该论文旨在将神经段落级问题回答模型适应于以整个文档作为输入的情况，通过使用共享标准化训练目标，从多个段落中选择样本并鼓励模型产生全局正确的输出，该方法结合最先进的文档 QA 数据模型进行训练，实验证明了其在多个文档 QA 数据集上具有强大的性能表现，只需训练模型即可实现从 56.7 F1 到 71.3 F1 的大幅提高。
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发现论文，激发创造
  • 长篇文档的分层问答

    基于强化学习和词向量，提出了一种可以高效处理长篇文档的问答框架，该框架结合了快速筛选相关句子和精读相关句子的策略，并在 Wikireading 的一个挑战性子集和一组新的数据集上实现了最新的性能，同时使模型的速度提高 3.5 倍至 6.7 倍。

    Nov, 2016

  • 多篇文档阅读理解的深度级联模型

    本研究提出一种深度串级学习模型来平衡在线问答系统的效能和效率之间的基本权衡，在多文档的 MRC 场景中取得更好的效果并能够在不到 50 毫秒内稳定地为数百万日请求提供服务。

    Nov, 2018

  • 神经级联多提及学习用于阅读理解

    本文提出了一种以级联模型组合轻量级的前馈网络为基础构建的答案提取算法，可以从文本中获取多次对同一问题的提及与信息聚合，并在 TrivaQA 数据集上表现优异。

    Nov, 2017

  • AnswerQuest: 从多段落文档生成问题答案项目的系统

    一种促进阅读理解的策略是以问答形式呈现信息。我们展示了一个集成了问答和问题生成任务的系统，用于生成传达多段文档内容的问答项。我们报告了一些 QA 和 QG 的实验结果，并评估了它们如何相互作用以产生文本的 Q&A 列表。该演示可在 qna.sdl.com 上访问。

    Mar, 2021

  • 在开放领域问答中对段落进行排名以提高答案召回率

    本文讲述了一种称为段落排名器的方法，它提高了开放域 QA 管道的性能，通过排名检索文档的段落以获取更高的答案回忆率和更少的噪声。在四个开放域 QA 数据集上，使用段落排名器排名段落和聚合答案相比未使用该方法，性能平均提高了 7.8%，也展示了开放域 QA 与机器理解模型的结合。

    Oct, 2018

  • 面向开放域问答的多跳段落检索

    本文提出了一种方法，用于在大量知识库之中检索多个支持段落，以回答所提出的问题。该方法使用联合向量表示形式，并考虑知识源中段落的上下文句子表示形式。该技术在 SQuAD-Open 和 HotpotQA 的数据集上实现了开放域问答的最新成果。

    Jun, 2019

  • MRQA 2019 共享任务：阅读理解通用性评估

    在 Machine Reading for Question Answering (MRQA) 2019 shared task 中，我们通过将 18 个不同的 question answering 数据集调整并统一格式来评估阅读理解系统的泛化能力。参赛的 10 个团队尝试了不同的想法，如数据采样、多任务学习、对抗训练和集成学习等，在 12 个被隐藏的测试数据集上，最好的系统平均 F1 分数为 72.5，比基于 BERT 的初始得分高了 10.7 个绝对点。

    Oct, 2019

  • 阅读理解和问答的多粒度层次注意力融合网络

    本文提出了一种新颖的分层注意力网络，用于阅读理解式问题回答，在问题和段落之间的不同粒度层次上水平和垂直进行注意力和融合。通过具有精细语言嵌入的问题和段落的编码，引入多粒度融合方法来全面融合来自全局和受关注表示的信息。最后，引入分层注意力网络，通过多级软对齐逐步聚焦于答案跨度。广泛的实验在大规模 SQuAD 和 TriviaQA 数据集上验证了所提出方法的有效性，同时在 TriviatQA、AddSent 和 AddOne-Sent 数据集上达到了最先进的结果。

    Nov, 2018

  • 训练用于开放域问答的排名函数

    该研究提出了两个神经网络排序器，用于评分不同段落是否包含特定问题的答案，进一步分析了语义相似性与单词级相关性匹配在开放域 QA 中的相对重要性。

    Apr, 2018

  • 高效鲁棒的基于极小上下文的文档问答

    该研究探讨了答题所需的最小上下文，并提出了一种简单的句子选择器用于选择最小的句子来喂养问答模型，以实现训练和推理时间的显著减少并提高精度，并且更加鲁棒。

    May, 2018