本论文提出了 MQA-QG 框架，利用同质和异质数据源生成类人问答对数据，从而实现集成式自监督多跳 QA 模型训练，实验结果表明仅利用生成的数据即可训练出在 HybridQA 和 HotpotQA 数据集上分别达到监督学习性能 61% 和 83% 的多跳 QA 系统，同时利用生成数据进行预训练可以大大减少人工标注训练数据的需求。

Oct, 2020

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

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

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。

Sep, 2020

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

本文提出了一种新的基于超图的模型，用于解决知识库视觉问答中的多跳推理问题。该模型可以将高级问题的语义和知识库相结合，并通过超图内部和跨越两个超图之间的关联编码来预测答案。我们的实验证明了该方法的有效性。

Apr, 2022

通过多跳问答技术以及基于 Beam Retrieval 的检索框架，本研究提出一种改进性能的问题回答方法，通过扩展搜索空间和优化模型，在多个问答任务上取得了近 50% 的性能提升，并且在 HotpotQA 和 2WikiMultiHopQA 上超过了之前的检索模型，进一步提升了有监督模型和无监督模型的回答性能。

Aug, 2023

本篇论文通过系统地研究检索器的预训练，提出了一种利用反向填空任务和掩盖显著跨度的无监督预训练方法，并在问题 - 上下文对上进行有监督微调的方法。此外还探讨了两种 OpenQA 模型的端对端有监督培训方法，并展示了这些方法在性能方面相对于较小模型的一致性提升。实验结果表明这些方法效果显著优于现有的一些模型。

Jan, 2021

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

本文提出了无需注释的可扩展伪查询文档对训练方法，包括查询提取和转化查询生成两种。通过使用这些方法，研究展示出比其他方法更好的检索表现。

Dec, 2022