EMNLPOct, 2019

BookQA: 挑战与机遇的故事

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TL;DR本论文介绍了一个基于纯文本书籍进行问答的系统（BookQA），使用记忆网络对问题进行推理，并对前人的工作进行了改进，包括 BERT 检索和基于书句生成的预训练。在最新的 NarrativeQA 语料库的测试中，我们证明了这种方法的可行性和需要进行更多的研究，如文本表示，相关段落的检索和推理。
bookqamemory networknarrativeqabert-based retrievaltext representation
发现论文，激发创造
  • 图书问答中令人沮丧的证据检索

    本研究探讨了如何在叙述式图书中进行开放域问题回答（QA）任务，揭示了书籍中的证据检索难度，并提出了解决方案。

    Jul, 2020

  • 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

  • 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

  • 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

  • 基于知识引导的开放领域问答中的文本检索和阅读

    本研究提出了一种基于知识库和相关文章文本联合的开放领域问答方法，通过检索和阅读一个包含文本段的图表结构，并采用跨相关段落传播信息的方式更新文本段落表示，从而在 WebQuestions、自然问题和 TriviaQA 三个任务的数据集上实现了 2-11% 的性能提升。

    Nov, 2019

  • 使用 ColBERT 进行开放式问题回答的相关性引导监督

    利用 ColBERT 模型定义了 ColBERT-QA，采用细粒度相互作用和弱监督策略来提升开放域问答的效果，实验结果表明在三个数据集上均取得了最先进的提取式开放域问答性能。

    Jul, 2020

  • 生成式预训练语言模型可作为封闭式问答知识库吗？

    本研究探索了使用预训练语言模型作为知识库回答开放性问题的方法，构建了一个新的 SQuAD 数据集对 BART 进行了评估，并发现对 BART 来说，在高精度记忆训练事实和回答封闭式问题方面存在挑战，需要将知识记忆过程与 QA 微调过程分开，强制模型在回答问题时记住相关知识。

    Jun, 2021

  • 利用 QA-Memory 增强预训练语言模型以进行开放域问答

    本文提出了一种以问答对为基础的编码 - 解码模型，通过该模型的预训练策略，能够在单跳及多跳问题上达到强大性能，并进一步提高了对模型的解释和控制能力，缩小了与段落检索系统之间的性能差距。

    Apr, 2022

  • RankQA：具有答案重新排序的神经问答模型

    RankQA 是一种新的神经问答模型，利用三阶段过程（检索、理解和重新排序）来自动回答问题，为后续基于内容的问答研究提供了有力的基线模型。

    Jun, 2019

  • 让人沮丧地简单的自然问答

    文章研究了问题回答领域（Question Answering）中各种算法模型以及增强数据方法，提出了基于 Attention-over-Attention 等方法的组合以及数据增强和集成策略，可在 SQuAD 等基准数据集上取得超人的表现。但在最新的自然问题基准数据集上，相对简单的 BERT 迁移学习方法取得了超过先前表现最优系统 1.9 F1 点的优异表现，并且添加集成策略进一步提高了 2.3 F1 点。

    Sep, 2019