SIGIRMay, 2020

开放式检索对话式问答

PDF
TL;DR本文提出一种名为 ORConvQA 的交互式检索问答方法，通过基于 Transformers 的检索器、排序器和阅读器，实现在大规模语料库中检索答案并提取答案以构建功能性的交互式检索系统，并创建了 OR-QuAC 数据集以促进 ORConvQA 的研究。实验证明可学习的检索器对 ORConvQA 至关重要，在所有系统组件中启用历史建模可以显著提高系统性能，排序器组件提供了正则化效果并有助于模型性能的提升。
conversational searchopen-retrieval conversational question answeringtransformersor-quacretrieval
发现论文，激发创造
  • CONQRR：基于强化学习的检索型对话查询重写

    CONQRR 使用强化学习训练了一个新的查询重写模型，使得原本用于非对话查询的信息检索引擎能够在对话的语境下得到有效的应用，并在最近的 CQA 数据集中实现了最新的成果，同时对于领域外的对话和零查询重写监督具有可靠性。

    Dec, 2021

  • 基于历史答案的开放领域问答对话系统

    本文提出了 ConvADR-QA，该方法在 Open-domain conversational question answering 中使用历史答案来提高文本检索和回答效率。通过引入 teacher-student 框架来减少上一轮的噪声，实验结果表明我们的模型在提取式和生成式读者设置方面均优于现有的基线模型，充分证明了历史答案在开放领域会话问答中的有效性。

    Nov, 2022

  • 对话依赖性建模的情境对话问答短语检索

    本文提出了一种基于短语检索的直接预测答案方法，利用对比学习策略，将上下文的连续对话转化为一个单一的子任务，并在两个 ODConvQA 数据集上进行了验证，结果表明相较于检索器 - 阅读器方法，本方法具有显著优势。

    Jun, 2023

  • 用图引导的多轮检索方法解决面向对话的开放领域问答

    本文提出了一种基于图模型和关联反馈的检索方法，用于连续的问答交互中提高检索效率和准确性。实验结果显示，与当前流行的方法相比，该方法大幅提高了问题回答的 F1 得分。

    Apr, 2021

  • 学习检索有吸引力的后续查询

    本文提出了一种基于检索的系统和相关数据集，用于预测用户可能有的下一个问题，可以主动地帮助用户进行知识探索，引导用户进行更有意义的对话。该检索系统是在一个包含 14000 多组信息获取对话的数据集上进行训练的，该数据集包含一个有效的后继问题和一组无效候选问题。我们在 Follow-up Query Bank 数据集上训练了排名模型，并比较了监督和无监督方法的结果。结果表明，我们可以通过将有效后继问题排在更高的位置上进行检索，但进一步的知识构建可以提高排名性能。

    Feb, 2023

  • 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

  • 开放式检索式对话式机器阅读

    本文提出并研究了对话式机器阅读的开放检索设置。在这种场景下，系统需要从一组规则文本中检索问题相关证据，并以对话方式回答用户的高级问题。我们提出了一个名为 MUDERN 的多段落语篇感知蕴涵推理网络，在我们创建的 OR-ShARC 数据集上实现了最先进的表现，超过了现有的单一段落和新的多段落对话式机器阅读模型。

    Feb, 2021

  • 多阶段对话式篇章检索：融合术语重要性估计和神经查询重写的方法

    论文提出两种对话查询重构方法：基于词频的重构和使用预训练序列到序列模型生成人类可理解的自然查询。两种方法的优点、缺点和不同行为进行了详细的定量和定性分析，并提出将它们的输出与相互排名融合结合使用，从而实现了最先进的检索效果，NDCG@3 相对于 TREC CAsT 2019 的最佳提交有 30％ 的提高。

    May, 2020

  • 对话问答知识图谱中的改述式强化学习

    本研究提出了一种基于强化学习的模型 CONQUER，能从包含噪声的问题改写中学习如何回答自然语言问题，并在新提出的基准测试集 ConvRef 上展示了显著的性能提升。

    May, 2021

  • 通过问题重述使开放域问答变为对话

    介绍一个新数据集，用于在对话上下文中重新提问问题，提供了对问题改写、网页检索和阅读理解的指标。通过组合先进的问题重写模型和开放域 QA 的竞争模型，该方法显示出了 QReCC 数据集的效力，并证明了该设置的困难性和大量改进的空间。

    Oct, 2020