ACLOct, 2021

一种带有统一知识接口的开放领域问答系统

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 通过异构知识的推理链进行开放域问答

    提出一种新颖的开放领域问答框架，使用中介模块对异构知识源上的单跳 / 多跳问题进行回答。在预训练语言模型的基础上，通过将检索到的证据与其相关的全局上下文链接到图中，并将它们组织成候选证据链，实现了竞争性的性能。在两个 ODQA 数据集 OTT-QA 和 NQ 上，我们的模型显著优于之前最先进的方法，在 OTT-QA 上具有 47.3 的精确匹配分数（相对增益 45%）。

    Oct, 2022

  • 面向开放域问答的混合文本和表格证据的双重阅读器 - 解析器

    本文提出一种混合型框架，将文本和表格式证据作为输入，根据问题生成直接答案或 SQL 查询，并在几个开放领域问题回答（ODQA）数据集上表现出了明显优于基线模型的表现。在详细的分析中，证明生成结构化 SQL 查询将始终带来收益，尤其是对于那些需要复杂推理的问题。这是第一个将 Text2SQL 应用于 ODQA 任务的论文。

    Aug, 2021

  • UniK-QA: 面向开放域问答的结构化和非结构化知识统一表示

    该研究致力于利用结构化、非结构化和半结构化知识来源（如文本、表格、列表和知识库）进行开放域问题回答，并提出了统一的方法，将它们转化为文本并采用检索 - 阅读器模型，从而大大提高了在知识库问题回答任务上的表现，并将异构知识来源融合成一个简单且有效的统一知识模型，并在两个流行的问答基准测试中（自然问题和网络问题）继续提高最新的图形方法等级，分别为 3.5 和 2.6 点。

    Dec, 2020

  • 可扩展开放领域问答的多步检索器和阅读器交互

    该论文介绍了一种新的开放域问答框架，其中检索器和阅读器相互迭代交互，引入了多步推理机制，有助于从长度为百万级的语料库中检索信息性段落，并应用于不同的问答数据集和模型中均取得了一致性的提升。

    May, 2019

  • 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

  • UnitedQA: 开放领域问答的混合方法

    本文研究了一种混合的提取式和生成式阅读器方法，以及如何结合这两种方法进行问答。我们通过一些新技术对预训练的神经语言模型进行了改进，证明了这种方法比以前最先进的模型效果更好，取得了 3.3 和 2.7 的提升。

    Jan, 2021

  • 开放域问答系统综述：检索与阅读

    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。

    Jan, 2021

  • 在检索增强开放域问答中的可回答性

    本文研究了利用随机策略训练模型存在识别高语义重叠无关文本摘录能力不足的重要局限性，并发现了一种有效的方法来训练模型以识别此类摘录，通过利用 SQuAD 2.0 数据集的不可回答配对，我们的模型在面对这些具有挑战性的文本摘录时实现了近乎完美的准确性（约 100%）。

    Mar, 2024

  • 表格与文本的开放式问题回答

    该论文研究了开放式问答系统（QA）在同时检索结构化表格和非结构化文本数据时的困难之处，并提出了两种新技术以提高检索准确率，让模型的精确匹配得分提高至 27% 以上，这为该领域的未来研究提供了重要的参考价值。

    Oct, 2020

  • 基于密集检索的表格开放领域问答

    本研究针对开放领域问题回答系统的表格数据提出了一种有效的检索方法，并通过训练和挖掘难例等技术，提高了回答的准确性和表现。

    Mar, 2021