Sep, 2020

使用多跳密集检索回答复杂开放域问题

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 面向开放域问答的多跳段落检索

    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

  • 使用迭代文档重新排序回答任意跳开放领域问题

    本文提出了一种统一的 QA 框架，以回答任何跨域问题，包括多步骤文档检索，图形重新排序模型及多文档交互等技术，从而提高检索精度及性能。

    Sep, 2020

  • 多步骤基于实体的信息检索用于多跳问答

    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

  • HopRetriever：从维基百科检索跳跃链接来回答复杂问题

    本文提出了一种新的检索目标 hop，通过跨链接和对应出站链接文档的组合来收集维基百科中隐藏的推理证据来回答复杂问题，构建了 HopRetriever 模型，并在 HotpotQA 数据集上实验，表明 HopRetriever 模型的证据检索效果更优秀，而且该方法可以给出对证据收集过程的可量化解释。

    Dec, 2020

  • 开放域多跳问答的简单而有效的桥接推理

    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

  • 用于开放式领域问答的密集式检索

    本研究展示了如何使用密集向量表示实现开放领域的问答，通过一个简单的双编码框架，通过从一小部分问题和段落中学习嵌入来实现检索，并在多个开放域 QA 基准测试中超越了传统的基于 TF-IDF 或 BM25 的方法，为终端 QA 系统的最新性能奠定了基础。

    Apr, 2020

  • 从文本中回答具有不同推理步骤的开放领域问题

    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

  • 多跳问题的性能预测

    我们研究了开放域多跳问题回答中查询性能预测的问题，提出了一种用于预测开放域多跳问题性能的新型预检索方法，通过对最大的多跳问题回答数据集进行广泛评估，我们证明了该模型是一个强大的性能预测器，优于传统的单跳查询性能预测模型，此外，我们展示了该方法可以有效地用于优化问题回答系统的参数，例如需要检索的文档数量，从而提高整体的检索性能。

    Aug, 2023

  • 学习在维基百科图上检索推理路径用于问答

    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

  • 简单实体中心问题挑战密集检索器

    本文主要研究使用 Wikidata 数据构造的 entity-rich questions 在密集检索模型中表现不佳的问题，并探讨了两种解决方案：第一种解决方法是数据扩充无法解决广义化问题，第二种解决方法是更加强大的 passage encoder 有助于使用专门化的问题编码器来更好地适应问题。

    Sep, 2021