Mar, 2023

QUADRo: 问题 - 答案数据库检索的数据集和模型

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TL;DR本文提出了一种基于神经信息检索和重新排名的自动问答系统，利用包含 6.3M 问题和回答对的数据库，实现了开放域问答并超越了传统的非结构化文本或图形搜索方法，并证明了基于 Transformer 模型的 (q,a) 对比仅考虑问题表示更优，该方法具有和在 BING 搜索引擎上构建的 QA 系统竞争的优点。
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发现论文，激发创造
  • ReviewQA：一个基于关系和方面的意见阅读数据集

    本文介绍了一种基于酒店评论的问题回答数据集 ReviewQA，旨在评估模型的关联理解和能力，并提供了几种基线模型的实现。

    Oct, 2018

  • PAQ: 6500 万可疑问题及其应用

    介绍可能会被问到的问题（PAQ）等资源，提出一种新的 QA-pair 检索程序（RePAQ），为 CBQA 模型的训练提供了更多的知识库，并表明利用 Retrieval 机制的效果要优于直接从文本语料库中提取答案的方法，但需要权衡速度和准确性。

    Feb, 2021

  • ReQA: 面向端到端答案检索模型的评价

    本篇论文介绍了一个用于评估大规模句子级别答案检索模型的基准 Retrieval Question-Answering（ReQA），并使用神经编码模型和传统信息检索技术建立了基线。我们提供我们的评估代码以鼓励更多关于这一具有挑战性的任务的研究。

    Jul, 2019

  • 基于规则的开放域问答系统在 SQuAD v2.0 数据集上的设计与开发

    本研究提出了一种基于规则的开放域问答系统，可以回答来自相关上下文的任何领域的问题，使用 1000 个问题的 SQuAD 2.0 数据集测试开发的系统表现满意，同时分析了性能。

    Mar, 2022

  • CCQA：用于模型预训练的新型 Web 规模问答数据集

    本文提出一种在 Common Crawl 项目的基础上，使用大规模、自然、多样化问答数据集进行领域内预训练的方法，该方法可以用于 open-domain question-answering 任务中的零样本、低资源和微调设置，展示了预训练在该任务中的潜力。

    Oct, 2021

  • AmazonQA：一项基于评论的问答任务

    该研究提出了基于评论的问答系统，并介绍了一个新的数据集和结合信息检索和阅读理解模型的方法以生成答案。研究评估了许多答案生成模型并提出了强有力的基线，证明了这个新任务的挑战性。

    Aug, 2019

  • 从文本中回答具有不同推理步骤的开放领域问题

    通过使用单个多任务 transformer 模型，我们设计了一个统一的系统，可以迭代地检索支持事实，重新排序它们，并从所有检索的文档中预测答案，从而回答各种需要不同数量的检索步骤的开放领域问题。我们构建了一个新的基准测试 BeerQA，并证明我们的模型在现有基准测试和这个新基准测试上都表现出有竞争力的表现。

    Oct, 2020

  • 简单有效的半监督问答

    本研究提出一种利用基础文档和少量标注数据进行深度学习提取式问答的方法，并通过对三个不同领域数据集的实验验证了其有效性。

    Apr, 2018

  • 一种带有统一知识接口的开放领域问答系统

    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。

    Oct, 2021

  • 用于开放领域事实性问题回答的数据集和神经循环序列标注模型

    本文提出一个大规模的人工标注真实世界 QA 数据集 WebQA，通过序列标注模型将神经 QA 视为序列标注问题，与现有神经 QA 方法相比，性能大幅度提高，F1 得分为 74.69％。

    Jul, 2016