Jun, 2021

会话式问答：综述

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TL;DR本文对 2016 至 2021 年所发表关于问答系统的各项研究进行了回顾与总结，发现多轮问答系统已取代了单轮问答系统的先前主导地位，这表明了其在提高人工智能对话系统方面的重要性，同时也描绘了开展更多进一步和有利的研究的未来研究方向。
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发现论文，激发创造
  • 现代问答数据集和基准：一项调查

    本文调查了在深度学习时代发布的有影响力的问答数据集，并介绍了文本问答和视觉问答两个最常见的问答任务，涵盖了最具代表性的数据集，并提出了当前的一些 QA 研究挑战。

    Jun, 2022

  • 评估问答系统：评判自然语言的复杂性

    本文针对问答系统的发展历程、评估指标及其相应的理论框架进行综述，并探讨了相关的评估方法和数据集。

    Sep, 2022

  • 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

  • 多类型对话式封闭和无法回答问题的问答生成

    本文提出了一种新的方法合成用于 CQA 的数据，其中包括开放式，封闭式和无法回答的问题，通过为每种问题类型设计不同的生成流程并将它们有效地结合在单个共享框架中，同时设计了分层回答分类模块，提高了合成数据的质量，手动检查发现我们的框架生成的合成数据具有非常类似于人类生成的对话的特征，在四个领域中，使用我们的合成数据训练的 CQA 系统的表现确实接近于使用人工注释数据训练的系统。

    Oct, 2022

  • 基于筛选和开放网络资源的问答系统

    本文的主要研究领域是关于自动问答，重点介绍了知识图谱、非结构化文本和混合语料库等来源的家族算法，并讨论了每个子主题中涉及的复杂性问题和系统中介绍的可解释性和互动性程度，最后总结了 QA 领域的最具前景的新兴趋势。

    Apr, 2020

  • 基于神经网络的子程序基础问题问答系统

    研究了基于上下文的 QA 系统的软件工程应用，使用尺寸为 10.9M 的数据集和自定义的神经 QA 模型来回答关于子例程基础问题，可用于软件工程的对话系统。

    Jan, 2021

  • CoQA: 一项面向对话的问题回答挑战

    本篇论文提出了一种建立对话式问答系统的新数据集 CoQA，包含来自七个不同领域的 8,000 个对话中 127,000 个具有答案的问题，分析表明，这些问题比现有的阅读理解数据集具有更多挑战性和难点，需要针对性的解决方案，评测结果显示目前最好的系统 F1 得分为 65.4％，仍然有大量的改进空间。

    Aug, 2018

  • 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

  • 面向会话问答的问题重写

    本论文介绍了一种分解对话问答任务的方法，包括问题重写和问题回答。通过引入一种新的对话 QA 架构和一个问题重写模型，证明了这种方法在 TREC CAsT 2019 建议检索数据集上已经达到了最新的技术水平，并在 QuAC 数据集中优于我们的基准模型。这个问题重写模型在两个数据集上的性能接近于人类的表现，而对话 QA 任务的终端性能差距主要是由于回答中的错误导致的。

    Apr, 2020

  • 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