EMNLPAug, 2019

问答式交互语言学习

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TL;DR该论文提出了一种基于交互的文本问答任务 QAit，通过使用基于深度强化学习的智能体与部分可观察的文本环境交互来获取答案所需的信息，提高了机器阅读系统在问答任务中的表现。
machine reading comprehensioninteractive textquestion answeringdeep reinforcement learningtext-based game generator
发现论文，激发创造
  • 带信息搜索代理的交互式机器阅读理解

    通过重新设计现有的机器阅读理解数据集，将其转化为互动、部分可观察的环境，加入上下文命令并训练模型，有望将模型扩展到面向 Web 级别的 QA 场景。

    Aug, 2019

  • 从信息检索和深度神经网络角度的基于文本的问答：一项综述

    本文综述了传统信息检索方法和深度神经网络方法在文本问答任务中的应用，介绍了相关模型以及可供比较的数据集和文献结果。

    Feb, 2020

  • 动态知识图谱交互式机器阅读理解

    本文研究在机器阅读理解任务中，通过动态构建和更新表示文本信息不同级别的四种不同类别的图表，并使用神经模型在增强学习代理中对表示进行编码，证明了图表表示可以显著提高交互式机器阅读理解代理的性能表现。

    Aug, 2021

  • 开放域问答系统综述：检索与阅读

    本文综述了 OpenQA 领域的最新研究趋势，重点关注采用神经 MRC 技术的系统，介绍了现代 OpenQA 体系结构 Retriever-Reader 及采用该体系结构的各种系统，讨论了开发 OpenQA 系统面临的关键挑战，并对常用的基准进行了分析。

    Jan, 2021

  • 分析一个主动问答机器人所学习到的语言

    该文章分析了一个被训练使用强化学习的代理程序学到的语言，作为 ActiveQA 系统的组成部分。在这个系统中，问题回答被框架化为一项强化学习任务，代理学习重构用户问题以引出最佳答案。研究发现，代理程序并没有学习与语义相关的转换，而是通过学习传统的信息检索技术（如 tf-idf 重新加权和词干化）来适应回答系统的语言。

    Jan, 2018

  • NarrativeQA 阅读理解挑战赛

    通过全书阅读来测试阅读理解能力的数据集。

    Dec, 2017

  • 通过检索和理解从非结构化文本中进行问答

    本文提出了基于 RNN 和神经模型的信息检索和理解两个步骤的开放域问答系统来解决信息检索的问题，并在 Wiki Movies 数据集上达到了最先进的表现，通过减少 40% 的错误率来证明了每个组件的重要性。

    Mar, 2017

  • 基于越南维基百科文本知识源的开放领域问答

    这篇论文提出了 XLMRQA 作为第一个使用监督 transformer-based reader 和基于 Wikipedia 的语料库作为知识来源的越南问题回答系统，优于基于深度神经网络模型的 DrQA 和 BERTserini，同时分析了问题类型对 QA 系统性能的影响。

    Apr, 2022

  • 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

    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。

    Feb, 2019

  • 互动文本游戏的知识增强代理

    该文提出了一种通过注入领域知识的方式来改善基于文本游戏中的智能代理的实现过程，并考虑了多种不同的注入策略，包括知识图谱和输入编码策略的增强，实验结果在 ScienceWorld 文本游戏环境中得到证明。

    May, 2023