本文提出使用维基百科作为唯一知识源来解决开放领域问题回答，提出了一种基于大二元哈希和 TF-IDF 匹配的搜索组件与训练于维基段落中检测答案的多层循环神经网络模型的结合方法，同时现有数据集的实验结果表明，这两个模块都是高度竞争力的，并且使用远程监督进行多任务学习的组合是这个具有挑战性任务的有效完整系统。

Mar, 2017

基于强化学习和词向量，提出了一种可以高效处理长篇文档的问答框架，该框架结合了快速筛选相关句子和精读相关句子的策略，并在 Wikireading 的一个挑战性子集和一组新的数据集上实现了最新的性能，同时使模型的速度提高 3.5 倍至 6.7 倍。

Nov, 2016

本论文介绍了一个基于大规模数据集的自然语言理解任务 - WikiReading，通过阅读相应维基百科文章，预测结构化知识库维基数据中的文本值，并对基于深度神经网络的模型进行了比较，发现最佳模型采用了一个具有复制词汇外单词机制的词级序列模型，获得了 71.8％的准确率。

Aug, 2016

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

本文提出了一种基于神经网络和增强学习的新型开放领域问答系统，通过信息检索结合阅读理解模型对大规模语料库进行查询，显著提高了多个数据集的表现。

Aug, 2017

该论文旨在将神经段落级问题回答模型适应于以整个文档作为输入的情况，通过使用共享标准化训练目标，从多个段落中选择样本并鼓励模型产生全局正确的输出，该方法结合最先进的文档 QA 数据模型进行训练，实验证明了其在多个文档 QA 数据集上具有强大的性能表现，只需训练模型即可实现从 56.7 F1 到 71.3 F1 的大幅提高。

Oct, 2017

该研究提出了两个神经网络排序器，用于评分不同段落是否包含特定问题的答案，进一步分析了语义相似性与单词级相关性匹配在开放域 QA 中的相对重要性。

Apr, 2018

本文提出了一个神经网络的方法，该方法应用核心指代知识来产生覆盖单句以外内容的维基百科相关问题 - 答案对，并通过对一百万个这些问题 - 答案对的定性分析表明了该系统的有效性。

May, 2018

本文提出了一种新的多粒度机器阅读理解框架，利用图注意力网络对文档的不同层次进行建模，以同时学习各个级别的表示，从而提取长答案和短答案并建模其之间的依赖关系，并通过联合训练来显著提高对两种类型答案的准确性。

May, 2020

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