ACLMay, 2019

动态融合图网络用于多跳推理

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TL;DR本文提出 Dynamically Fused Graph Network（DFGN）以支持多篇文档中的多个说明文本的问题回答，并在 HotpotQA 上获得了有竞争力的结果和可解释的推理链。
text-based question answeringdynamically fused graph networkmulti-hop reasoninginterpretable reasoning chainshotpotqa
发现论文，激发创造
  • 基于文档图网络的多跳问答支持事实识别

    本文提出了文档图网络（DGN），一种用于识别文本的支持事实的消息传递架构，该架构基于图形式表达的文本结构表示。在 HotpotQA 的评估中，DGN 在多跳推理任务中获得了与基于阅读理解的基线模型相当的结果，证实了结构化表示对于支持多跳推理的相关性。

    Oct, 2019

  • 用于多跳问答的层次图网络

    本文介绍了一种基于分层图网络的多跳问答模型，通过构建不同粒度层次的节点来聚合多个段落中分散的线索，使用预先训练的上下文编码器对节点进行初始化，通过图传播等方式更新节点表示并实现多跳推理，实验结果表明，该方法在 HotpotQA 基准测试中取得了新的最高水平，优于现有的多跳问答方法。

    Nov, 2019

  • 询问以理解：多跳问答问题生成

    本文提出了一种基于问题生成的新型多跳问答方法，通过精心设计端到端的 QG 模块，在上下文理解中提出内在逻辑子问题，从而继承了 QD 方法的可解释性并表现出较高的性能。实验证明，我们提出的 QG 模块是有效的，在流畅性、一致性和多样性方面优于 QD 方法，并获得了人工评估的定量可解释性。

    Mar, 2022

  • 生成深度问题的语义图

    该论文提出了一种深度问题生成的方法，通过构建语义级别的图表达文档全局结构，利用注意力机制和图神经网络解码，达到最先进水平，在 HotpotQA 中获得优异表现。

    Apr, 2020

  • 面向视觉问答的问题驱动图融合网络

    提出了 QD-GFN 方法，利用三个图注意力网络来建立图像中的语义、空间和隐含视觉关系，并引入问题信息指导三个图的聚合过程，采用目标过滤机制消除图像中与问题不相关的对象，实验结果表明 QD-GFN 优于现有最先进的 VQA 模型，新的图聚合方法和目标过滤机制对模型的性能提升起到了重要作用。

    Apr, 2022

  • 文本数据库中的图遍历检索和推理

    本文提出了 Graph-Hop 多链式及多跳式检索和推理范式，建立了新的 Benchmark ReasonGraphQA 来支持可解释的推理，论证其在推理多样性和规模方面的优势，并在现有证据检索和推理模型上进行了彻底的评估。

    May, 2023

  • 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

  • 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

  • 面向多跳问题回答的粗粒度分解与细粒度交互

    本文提出了一种新的多跳问题回答模型架构，通过应用 CGDe 和 FGIn 两种策略，在 SQuAD 和 HotpotQA 数据集上表现出超越 state-of-the-art 基线的性能。

    Jan, 2021

  • DAGN: 面向逻辑推理的语篇感知图网络

    本文提出了一种使用基于话语的信息汇总处理逻辑推理 QA 的方法 ——DAGN，它将话语信息编码成一种图形式，并通过一个图形网络学习话语感知特征，实现了在两个 QA 数据集中具有竞争力的结果，源代码可在 https URL 上获得。

    Mar, 2021