本文提出了一种方法，用于在大量知识库之中检索多个支持段落，以回答所提出的问题。该方法使用联合向量表示形式，并考虑知识源中段落的上下文句子表示形式。该技术在 SQuAD-Open 和 HotpotQA 的数据集上实现了开放域问答的最新成果。

Jun, 2019

该论文介绍了一种新的开放域问答框架，其中检索器和阅读器相互迭代交互，引入了多步推理机制，有助于从长度为百万级的语料库中检索信息性段落，并应用于不同的问答数据集和模型中均取得了一致性的提升。

May, 2019

提出一种新颖的开放领域问答框架，使用中介模块对异构知识源上的单跳 / 多跳问题进行回答。在预训练语言模型的基础上，通过将检索到的证据与其相关的全局上下文链接到图中，并将它们组织成候选证据链，实现了竞争性的性能。在两个 ODQA 数据集 OTT-QA 和 NQ 上，我们的模型显著优于之前最先进的方法，在 OTT-QA 上具有 47.3 的精确匹配分数（相对增益 45%）。

Oct, 2022

本研究提出了一种知识辅助的开放域问答方法，通过考虑问题与文档之间的关系以及文档与文档之间的关系来构建问题 - 文档图和文档 - 文档图，使用知识三元组并结合文档检索和答案重新排名来提高文档检索和答案排序的性能，从而提高了开放域问答的整体性能。

Jun, 2020

我们提出了一种简单而高效的多跳密集检索方法来回答复杂的开放域问题，该方法在两个多跳数据集 HotpotQA 和多证据 FEVER 上实现了最先进的性能。与以前的工作相反，我们的方法不需要访问任何特定于语料库的信息（如文档间超链接或人工注释实体标记），可以应用于任何非结构化文本语料库。与已发布的 HotpotQA 的最佳准确度相匹配，同时在推理时间上快 10 倍，我们的系统也可以产生更好的效率 - 准确性权衡。

Sep, 2020

通过使用单个多任务 transformer 模型，我们设计了一个统一的系统，可以迭代地检索支持事实，重新排序它们，并从所有检索的文档中预测答案，从而回答各种需要不同数量的检索步骤的开放领域问题。我们构建了一个新的基准测试 BeerQA，并证明我们的模型在现有基准测试和这个新基准测试上都表现出有竞争力的表现。

Oct, 2020

针对开放域多跳问答中通过阅读理解模型识别终止段落锚点的新子问题，介绍了一种新的子问题解决方案 ——“桥接推理器” 。该推理器接受一定程度的监督，通常用于训练一个 “终止段落阅读器”，从一组起始段落中提取答案，实验结果在多个数据集上优于 Baseline 方法。

Sep, 2019

介绍了一种基于图形的循环检索方法，学习在 Wikipedia 图形上检索推理路径来回答多跳开放域问答问题。该方法在三个开放域 QA 数据集上实现了最新技术成果，特别是在 HotpotQA 中表现出显著的改进，超过了以前最好的模型 14 个百分点以上。

Nov, 2019

本文介绍了一种信息检索技术，利用最初检索到的证据中存在的实体信息来学习到其他相关证据，并在超过 500 万个维基百科段落的语境下，取得了显着的检索性能提升。此外，检索到的证据还使得现有的 QA 模型（无需任何训练）在 Hotpot 基准测试中 F1 指标提升了 10.59 个点。

Sep, 2019

本文提出了两种新的模型，在公开领域问答数据集中取得了最具竞争力的结果。这两种方法是使用多篇文章生成答案。

Nov, 2017