Nov, 2018

利用显式路径进行多跳阅读理解

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TL;DR本研究提出了一种基于路径的推理方法，用于多跳阅读理解任务，该方法结合了多个段落的事实来回答问题，并以 PathNet 模型为例，使用实体对表示方法从文本中提取隐含关系并编码路径。我们展示了该方法在多跳 Wikihop 数据集上的优异表现，并且可以推广到 OpenBookQA 数据集，达到最先进的性能水平。
path-based reasoningmulti-hop reading comprehensionpathnetentity pair representationswikihop dataset
发现论文，激发创造
  • 基于路径图卷积神经网络的跨文档多跳阅读理解

    本文提出了一种基于人类推理处理的新方法来解决多文档的多跳阅读理解问题，我们构建了一种基于路径的推理图来结合基于图和路径的方法，并使用了一个新的问题感知门控机制来调节在文档间传播的信息信息的有用性以及在推理期间添加问题信息。在 WikiHop 数据集上，我们的方法实现了先前发布方法的最新进展，尤其是我们的组合模型超过了人类的表现水平 4.2％。

    Jun, 2020

  • 利用关系路径的混合语义进行知识图谱上的多跳问答

    本文提出了一种利用关系路径的混合语义来改善多跳知识图谱问答（KGQA）的方法，以较大程度的解决理解复杂问题的问题，通过实验证明该方法在多跳场景下的优越性。

    Sep, 2022

  • 规模化多跳阅读理解的认知图

    本文提出了一种新的 CogQA 框架，用于在 Web 规模文件中进行多跳问题回答。该框架通过协调隐式提取模块（系统 1）和显式推理模块（系统 2）逐步构建认知图。我们的实现基于 BERT 和图神经网络，可高效地处理 HotpotQA fullwiki 数据集中的数百万文档，从而实现在榜单上的胜利。

    May, 2019

  • 学习在维基百科图上检索推理路径用于问答

    介绍了一种基于图形的循环检索方法，学习在 Wikipedia 图形上检索推理路径来回答多跳开放域问答问题。该方法在三个开放域 QA 数据集上实现了最新技术成果，特别是在 HotpotQA 中表现出显著的改进，超过了以前最好的模型 14 个百分点以上。

    Nov, 2019

  • 探索基于图神经网络的图结构段落表示在多跳阅读理解中的应用

    通过新方法引入更多的全局证据来连接更复杂的图表，并使用图神经网络进行证据融合，从而提高了问题解答的效果。

    Sep, 2018

  • 基于推理链的多跳问答

    该论文提出了一种在多步问题回答中维护显式推理过程的方法。该方法提取一个离散的推理链，并将其提供给一个基于 BERT 的 QA 模型来进行最终答案预测。我们的方法在两个近期提出的大型多跳问题回答数据集 ——WikiHop 和 HotpotQA 上进行了测试，并取得了令人瞩目的成果。

    Oct, 2019

  • 多跳阅读器是否梦想推理链？

    本文系统分析了多篇文章 QA 任务的多跳推理能力，在提供额外证据段落的情况下，对现有面向多跳阅读的方法进行了改进，并提出了基于匹配的方法，表明进行显示多跳推理可以提高 QA 任务的执行效果，推荐开发更好的推理模型。

    Oct, 2019

  • 探索、提出和组合：一种可解释的多阶段阅读理解模型

    提出了一个名为 Explore-Propose-Assemble reader (EPAr) 的可解释的 3 模块系统，用于多跳阅读理解，通过迭代选择相关文档、提出答案和提取关键句子等步骤，有效地实现了人类读者对多个长文档进行粗到细的理解行为。在 WikiHop 和 MedHop 等数据集上进行实验，与基线和现有模型相比，该模型取得了明显的验证结果和竞争优势。

    Jun, 2019

  • 生成式多跳问答任务的常识推理

    通过提出一种选择基于概念网络的常识信息和一种选择性门控的多头注意力机制，本文提出了一种生成式模型，用于解决阅读理解 QA 任务中的多跳关系抽取问题，并在 NarrativeQA 数据集上创造新的最先进结果。

    Sep, 2018

  • 开放域多跳问答的简单而有效的桥接推理

    针对开放域多跳问答中通过阅读理解模型识别终止段落锚点的新子问题，介绍了一种新的子问题解决方案 ——“桥接推理器” 。该推理器接受一定程度的监督，通常用于训练一个 “终止段落阅读器”，从一组起始段落中提取答案，实验结果在多个数据集上优于 Baseline 方法。

    Sep, 2019