ACLFeb, 2019

多关系问答：基于叙述的机器阅读与推理在模拟世界中的应用

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TL;DR本论文探索了一种独特的用户指导的知识源，介绍了个人叙述的多关系问答。作者生成并发布了五个数据集 (TextWorldsQA)，并在该任务上对几种最先进的问答模型及其变种进行了全面的评估和分析，以及发布了一个轻量级的 Python 框架 (TextWorlds)，用于生成任意的世界和叙述。
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发现论文，激发创造
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    Mar, 2017

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    Dec, 2022

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    Jan, 2018

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    Feb, 2020

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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

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    Sep, 2018

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    Oct, 2019

  • WorldQA：通过长链推理在视频中实现多模态世界知识

    多模态信息和知识对我们理解复杂动态的世界至关重要。本文介绍了一个名为 WorldQA 的视频理解数据集，旨在推动多模态世界模型的发展，并通过引入多种观点挑战模型的能力。通过 WorldRetriever，介绍了一种将专家知识综合整理为连贯推理链条的方法，以便准确回答 WorldQA 的问题。研究还发现了多个关键见解，其中包括模型的推理和理解能力的进一步发展的必要性。希望 WorldQA、方法学以及这些见解可以为多模态世界模型的未来发展做出贡献。

    May, 2024

  • 问答式交互语言学习

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    Aug, 2019

  • QA 是新的 KR：将问题 - 答案对作为知识库

    本文提出了一种新的基于问题生成和实体链接的知识库生成方法，该知识库由小的模块化组件组成，支持关系查询和多跳推理，与用户信息需求相匹配。

    Jul, 2022