本研究展示了如何使用密集向量表示实现开放领域的问答，通过一个简单的双编码框架，通过从一小部分问题和段落中学习嵌入来实现检索，并在多个开放域 QA 基准测试中超越了传统的基于 TF-IDF 或 BM25 的方法，为终端 QA 系统的最新性能奠定了基础。

Apr, 2020

本文主要研究使用 Wikidata 数据构造的 entity-rich questions 在密集检索模型中表现不佳的问题，并探讨了两种解决方案：第一种解决方法是数据扩充无法解决广义化问题，第二种解决方法是更加强大的 passage encoder 有助于使用专门化的问题编码器来更好地适应问题。

Sep, 2021

本文提出了一种优化的训练方法 RocketQA 来改进密集问答检索，通过跨批次负样例、去噪硬负样例和数据增强等三种策略的实验，证明该方法在 MSMARCO 和 Natural Questions 上都显著优于之前的最先进模型，并提高了 end-to-end QA 的性能。

Oct, 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

该研究展示了从阅读理解任务的监督学习中学习到短语的密集表示，并使用负采样方法提高性能，能够取代当前依赖于稀疏表示的短语检索模型，实现更好的开放域问答准确性并被用作密集知识库。

Dec, 2020

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

本研究提出 Cross-lingual Open-Retrieval Answer Generation (CORA) 模型，它是第一个可以回答跨多种语言问题的问答模型，利用密集型检索算法，与多语言自回归生成模型相结合，即可实现直接在目标语言下回答问题，获得了显著的效果提升，特别是在低资源环境下。

Jul, 2021

本文提出了一种 Generation-Augmented Retrieval 方法来回答开放领域的问题，这种方法通过发现相关语境并进行文本生成来增强查询，同时证明所生成的语境大大丰富了查询的语义，使用 BM25 稀疏表示与 DPU 等最先进的稠密检索方法相比，GAR 能够获得同等甚至更好的检索效果。本文还将 G.A.R. 与 DPU 相结合，能够在 Natural Questions 和 TriviaQA 数据集上显着提高提取式 QA 基线的性能，并且在使用相同的生成性阅读器时，GAR 频繁地优于其他检索算法。

Sep, 2020

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

本文提出了一种三阶段文件 QA 方法，包括从 PDF 中提取文本，从提取的文本中检索证据以形成良好的上下文，以及从上下文中提取 3 种类型的知识（抽取式、生成式或布尔式）。通过对 QASPER 的评估，DRC 系统在交付更优的上下文选择的同时，Answer-F1 达到了 +7.19 的提高。结果表明，DRC 在科学文献 QA 中有很大的亮点。

Oct, 2022