ACLMar, 2021

开放域问答中的补充证据识别

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TL;DR本篇文章提出了一种新的问题 - 对于开放领域问题回答的补充证据识别，提出了一种基于向量表示的段落筛选方法，考虑了证据间的相关性和多样性， 明显提高了 QA 领域中的补充证据选择准确性。
open-domain question answeringcomplementary evidence identificationpassage selectionvector representationsevidence dependence
发现论文，激发创造
  • 开放域问答中的答案重新排序的证据聚合

    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

  • 关于统一选择性无特定领域的问答，何时阅读文献或 QA 历史

    本文研究了开放域问答问题，旨在利用知识资源回答各种各样的问题；提出了一种基于置信度的校准方法，可有效提高效果。

    Jun, 2023

  • 合并生成和检索知识的开放领域问答

    基于知识兼容性匹配的 COMBO 框架能够有效地利用两种信息源，改善开放领域的问答性能，并在四项测试问答基准中有三个的竞争对手表现更好，特别在存在较高程度知识冲突的场景中表现出更大的功效。

    Oct, 2023

  • 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

  • 使用维基百科回答开放领域问题

    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

  • 开放域多模式检索问答的逐步证据细化

    我们提出了一个基于预训练多模态模型的证据检索和问答的两阶段框架来解决模型面临的两个主要挑战：利用压缩的证据特征会导致丢失细粒度信息以及提取问题关键特征时存在特征提取和问题之间的差距。我们的方法包括渐进证据精炼策略来选择关键证据、半监督对比学习训练策略扩展问题领域范围以及多轮检索和问答策略来处理多模态输入。通过大量实验证明了模型的有效性，在 WebQA 和 MultimodelQA 基准测试上取得了出色的性能。

    Oct, 2023

  • 基于知识的开放域问答

    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

  • 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

  • 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

  • 基于知识引导的开放领域问答中的文本检索和阅读

    本研究提出了一种基于知识库和相关文章文本联合的开放领域问答方法，通过检索和阅读一个包含文本段的图表结构，并采用跨相关段落传播信息的方式更新文本段落表示，从而在 WebQuestions、自然问题和 TriviaQA 三个任务的数据集上实现了 2-11% 的性能提升。

    Nov, 2019