AAAIJan, 2018

复杂的连续问答：学习在知识图谱上对话问答对

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TL;DR本文提出了一个任务，即 Complex Sequential QA，它结合了回答简单事实性问题和通过一系列有逻辑的问答匹配进行会话来进行复杂推理，本文也介绍了关于这个任务所需数据集，以及目前现有的模型在处理实际场景中还存在的不足。
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发现论文，激发创造
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    本文介绍了复杂问答（QA）的最新进展，分别从基于信息检索和神经语义解析两个方向出发，提出了未来研究的方向，并介绍了阿里巴巴团队提出的模型。

    Jul, 2020

  • 知识图谱问答的变分推断

    本文介绍了一种基于知识图谱的问答系统，采取了一种新型的深度学习架构和端到端变分学习算法，可以同时处理问题中的噪声和多跳推理，在最新的基准数据集中取得了最优表现。

    Sep, 2017

  • 利用准知识图谱将多文献证据连接来回答复杂问题

    该论文介绍了一种名为 QUEST 的方法，该方法通过计算来自不同文档的部分结果的相似度连接，从而直接从文本源中回答复杂问题。

    Aug, 2019

  • 交互式 KBQA：大型语言模型的知识库问答多轮交互

    通过与知识库进行直接交互生成逻辑形式，我们引入了 Interactive-KBQA 框架来解决知识库问答领域的问题，该框架包括三种通用 API 用于知识库交互，通过步骤推理过程注释数据集，展示了我们模型的适应性和潜力，并在低资源场景中以极少的示例达到了优秀的结果。

    Feb, 2024

  • 端到端口语对话问答：任务，数据集和模型

    提出了一种新的口语会话问答任务（SCQA），旨在使系统能够模拟复杂的对话流程，以便处理音频记录中的对话式问题，并探索从不同模态提供更多线索，通过 DDNet 方法有效地摄取跨模态信息以实现语音和语言模态的细粒度表示，并通过双向关注机制鼓励更好的音频和文本之间的对齐，以简化知识转移过程。通过 Spoken-CoQA 数据集，证明了跨模态信息融合的必要性，同时证明了提出的方法在口语会话问答任务中具有卓越的性能表现。

    Apr, 2022

  • 面向知识图谱的对话问答答案表达数据集

    本文介绍了一个新的数据集，用于在知识图谱上进行口头回答的对话式问答。该论文通过扩展现有的多轮对话式问答数据集，包括多个释义的口头回答，提供了新的贡献，并使用五个序列到序列模型进行了实验，同时保持语法的正确性。我们还进行了误差分析，详细说明了模型在指定类别中的误差率。我们提议将答案口头化的数据集公开，并详细说明其使用，以便广泛使用。

    Aug, 2022

  • 面向知识图谱的对话问答的结构化上下文和高覆盖率语法

    使用神经语义分析方法解决大型知识图库上的弱监督会话问答问题，引入了一种新的逻辑形式语法并使用基于 transformer 的模型将 JSON 输入转换为嵌入列表，最后在两个基于 Wikidata 的数据集上验证了该方法。

    Sep, 2021

  • 面向端到端口语问答的数据蒸馏技术

    本研究提出了一种新的口头对话问答任务，能够使问答系统对给定的语音话语和文本语料库建模，其中使用了新的统一数据精炼方法 DDNet 直接融合音频文本特征以减少语音识别错误率，同时运用 Spoken-CoQA 数据集评估系统的对话式互动能力，并在实验中取得了优异的性能表现。

    Oct, 2020

  • 基于知识图谱的对话式问答系统

    我们提出了一个基于强化学习模型的 CornNet，该模型利用大型语言模型生成的问题重述来改进对知识图谱中的多轮自然语言问题的回答，实验证明 CornNet 优于现有的 ConvQA 模型。

    Dec, 2023

  • ChatGPT 与传统问答系统在知识图谱中的比较：现状与未来发展方向

    本文研究如何将 Conversational AI 和 Question-Answering systems 应用于 knowledge graphs 中，以提供自然语言的交互接口。同时，对两种技术进行对比和评估，并提出将 QASs 升级为 KG chatbots 的研究机会。

    Feb, 2023