AAAIJun, 2021

一种基于强化学习的粗细粒度问答系统

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TL;DR本文提出了一种基于强化学习的粗到精问答（CFQA）系统，使用多步骤的深度强化学习模型来处理文档，可以处理较短或较长的文档，相较于先前的 QA 模型，在 WIKEREADING、WIKIREADINGLONG、CNN 和 SQuAD 等四个 QA 数据集上得到了 1.3%-1.7% 的准确率和 1.5 倍至 3.4 倍的训练速度改善。
coarse to fine question answeringreinforcement learningmulti-step modelaccuracy improvementfaster training speed
发现论文，激发创造
  • 会话式问答中的加强问句重述技术

    使用强化学习训练重写模型，以 QA 反馈作为监督信号，能够有效提高抽取式和检索式问答中的性能，并且人工评估表明该方法能够生成更准确和详细的重写，优于人工注释。

    Oct, 2022

  • 长篇文档的分层问答

    基于强化学习和词向量，提出了一种可以高效处理长篇文档的问答框架，该框架结合了快速筛选相关句子和精读相关句子的策略，并在 Wikireading 的一个挑战性子集和一组新的数据集上实现了最新的性能，同时使模型的速度提高 3.5 倍至 6.7 倍。

    Nov, 2016

  • 长格式问答进展的障碍

    该论文探讨了长篇问答任务中关于评估和数据集构建所面临的挑战，在提出新模型的同时指出该任务中 ROUGE-L 评估不具信息性，且训练集和验证集存在显著重复。给出了缓解这些问题的建议。

    Mar, 2021

  • 问对问题：强化学习的主动问题重构

    本文介绍了一种称为 Active Question Answering 的基于强化学习的问题回答方法，通过探究黑盒 QA 系统并最大化回答质量来重新构筑问题，该方法在 Jeopardy! 等复杂问题数据集上表现出比其他基准模型更好的性能，并发现了与信息检索技术类似的策略。

    May, 2017

  • 长文本问答：一种迭代计划 - 检索 - 生成的方法

    提出了一种具有迭代规划、检索和生成过程的长篇问答（Long-form question answering，LFQA）模型，该模型通过迭代过程直到生成给定问题的完整答案，解决了既有模型在处理复杂问题和知识聚合方面的限制，并在各种文本和实际指标上优于现有模型。

    Nov, 2023

  • CFRet-DVQA：用于文档视觉问答的逐步细化检索和高效调整

    通过检索和高效调整的方式，CFRet-DVQA 方法实现了文档视觉问答中的信息定位和答案生成，展示出与单页和多页文档相关领域的最先进或竞争性的结果。

    Feb, 2024

  • 简单有效的半监督问答

    本研究提出一种利用基础文档和少量标注数据进行深度学习提取式问答的方法，并通过对三个不同领域数据集的实验验证了其有效性。

    Apr, 2018

  • 分析一个主动问答机器人所学习到的语言

    该文章分析了一个被训练使用强化学习的代理程序学到的语言，作为 ActiveQA 系统的组成部分。在这个系统中，问题回答被框架化为一项强化学习任务，代理学习重构用户问题以引出最佳答案。研究发现，代理程序并没有学习与语义相关的转换，而是通过学习传统的信息检索技术（如 tf-idf 重新加权和词干化）来适应回答系统的语言。

    Jan, 2018

  • 粗粒度细粒度协同注意力网络用于多证据问答

    本文提出了一种名为 CFC 的新的问题回答模型，它结合了来自多个文档的证据信息，其粗粒度模块尊重从查询中解释文档以及找到相应答案，而其细粒度模块通过比较其在所有文档中与查询的出现次数得分每个候选答案。 这种模型使用共同关注和自我关注的层次结构设计，学习强调输入的不同部分。 在 Qangaroo WikiHop 的多证据问题回答任务中，CFC 在盲测试集上获得了 70.6％的最新技术结果，尽管没有使用预先训练的上下文编码器，但仍比之前最佳结果高出 3％的准确性。

    Jan, 2019

  • 面向端到端口语问答的数据蒸馏技术

    本研究提出了一种新的口头对话问答任务，能够使问答系统对给定的语音话语和文本语料库建模，其中使用了新的统一数据精炼方法 DDNet 直接融合音频文本特征以减少语音识别错误率，同时运用 Spoken-CoQA 数据集评估系统的对话式互动能力，并在实验中取得了优异的性能表现。

    Oct, 2020