通过使用跨语言开放检索问题回答，扩展多语言问答任务，解决信息匮乏和信息不对称问题。在 TyDi QA 上构建了一个大规模数据集，并建立了三个跨语言文档检索任务的基线。利用机器翻译系统和跨语言预训练模型，在实验中得出 XOR QA 是一个具有挑战性的任务，将促进多语言问答技术的开发。

Oct, 2020

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

本文介绍了 MIA 2022 workshop 关于跨语言信息检索中的开放式提取问题回答（QA）系统评估的结果，并评估了 16 种语言中的系统性能表现。通过对 14 种语言的大规模跨语言开放式提取 QA 数据集进行改编以及对 Tagalog 和 Tamil 两种语言进行新的标记，共有 4 支队伍提交了他们的系统，最佳系统借助多样化的负样本和更大的预训练模型实现了 32.2 的 F1 值，而第二名则在 Tamil 语言的检索中取得了显著的进展。

Jul, 2022

该论文提出了一种用于 COQA 多语言问题解答的系统，该系统使用多种模型变体在数据增强、语段检索和答案生成三个主要组件上进行了研究，并结合语言模型预训练和数据增强等方法有效提高了针对低资源语言的表现。

May, 2022

本文提出了一种新的 open domain question answering 方法，利用问题 - 回答对来同时学习 retriever 和 reader，将 Wikipedia 中的证据检索视为潜在变量，并通过 Inverse Cloze Task 进行预训练。我们的方法在五个 QA 数据集上进行测试，表明在用户真正寻求答案的数据集上，学习检索至关重要，完全匹配方面的得分比传统的 IR 系统（如 BM25）高达 19 个点。

Jun, 2019

利用 PubMed 作为可靠的医学研究文档集合，针对开放领域的问答设置，研究通过修改检索设置来提高问答系统性能的方法。结果显示，减少检索到的文档数量，偏爱近期和被引用次数较多的文献可以提高最终的宏观 F1 得分达到 10%。

Apr, 2024

本论文聚焦于在多语言环境下推进处理末端用户问题的 QA 技术，涉及多语性和混编等问题并提出了一种多文档利用的多跳问题生成技术，实验证明该方法可在 MQA、VQA 和语言生成等多个领域和语言中达到最先进的表现，是通用的，可用于提高 QA 系统性能。

Nov, 2022

本文提出了一种跨语言的开放检索问答系统，使用科学文章语料库保证检索到的文档的可靠性；通过利用自动翻译、对齐和过滤来产生英文 - 全语言数据集，缓解新兴语境下跨语言训练数据的稀缺性。结果表明，在使用我们的英文 - 全语言数据进行训练后，深度语义检索器在跨语言设置中明显优于 BM25 基线。

Jan, 2022

研究单语和多语言语言模型在英语、芬兰语和日语问答任务中的表现，并开发用于判断问题是否可回答和标识上下文中答案的模型，并尝试评估预训练的多语言编码器（Multilingual BERT）在跨语言零 - shot 学习中的效果。

Dec, 2022

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