Jan, 2021

开放域问答系统综述：检索与阅读

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 基于越南维基百科文本知识源的开放领域问答

    这篇论文提出了 XLMRQA 作为第一个使用监督 transformer-based reader 和基于 Wikipedia 的语料库作为知识来源的越南问题回答系统，优于基于深度神经网络模型的 DrQA 和 BERTserini，同时分析了问题类型对 QA 系统性能的影响。

    Apr, 2022

  • 为开放域问答设计最小检索和阅读系统

    本文提出了几种策略，大幅减少提取和阅读的开放域问答系统的存储空间占用，即使在边缘设备上使用，也可以实现比纯参数模型更好的准确度。

    Apr, 2021

  • 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

  • 训练用于开放域问答的排名函数

    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

  • 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

  • 对话式通用问题解答的多方面改进

    本文提出了一种用于对话式问答的多方面改进框架，通过 KL 散度正则化、后处理程序和课程学习策略等三个方面的改进，有效地解决了开放域问答过程中的一系列问题，并在公开数据集 OR-QuAC 上展现了比同类模型更好的性能表现。

    Apr, 2022

  • 更好的检索并不一定会导致更好的问答

    本文针对欧洲议会选举的数据进行建模，提出了一种基于随机森林和多层感知器神经网络相结合的方法，去完成对选民意向的预测任务，该模型相比其他模型具有更好的预测准确度和稳定性。

    May, 2022

  • 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

  • 为低资源语言构建高效高效的 OpenQA 系统

    在这篇论文中，我们展示了能够为低资源语言开发有效且成本低廉的 OpenQA 系统的关键要素，其中包括利用机器翻译标注数据的弱监督和目标语言中相关的非结构化知识源。我们以土耳其语为挑战性案例研究，通过 ColBERT-QA 对 SQuAD-TR 进行了调整来构建我们的 OpenQA 系统。在使用两个跨足两年的维基百科转储版本的基础上，我们与基于 BM25 和 DPR 的 QA 读取器模型相比，在 EM 得分上获得了 9-34% 的性能提升以及 F1 得分上的 13-33% 的性能提升。我们希望我们的结果可以鼓励研究人员在其他低资源语言中构建 OpenQA 系统，并将所有的代码、模型和数据集公开提供。

    Jan, 2024

  • 一种带有统一知识接口的开放领域问答系统

    本文提出了一种基于数据和文本的统一问答框架 UDT-QA，并使用数据到文本方法将 Wiki 百科中的表格和 Wikidata 中的图表达为口语化信息，以扩展知识索引。实验证明，该方法取得了自然问答 (Single-model state-of-the-art) 的最佳成果，并表明对于调整和热插拔的两种情况，口语化知识的优先考虑可以优化答案推理。

    Oct, 2021