Apr, 2023

保持问题对话式：使用结构化表示解决对话问答中的依赖性

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TL;DR本文提出了一种名为 CONVSR 的新型框架，用于捕获并生成中间表示作为会话提示，以增强 QA 模型的能力以更好地解释不完整的问题，并讨论了如何利用该任务的优势设计更具吸引力和雄辩的对话代理程序。
conversational question answeringnatural language processingquestion rewritingconvsrstructured representations
发现论文，激发创造
  • 面向会话问答的问题重写

    本论文介绍了一种分解对话问答任务的方法，包括问题重写和问题回答。通过引入一种新的对话 QA 架构和一个问题重写模型，证明了这种方法在 TREC CAsT 2019 建议检索数据集上已经达到了最新的技术水平，并在 QuAC 数据集中优于我们的基准模型。这个问题重写模型在两个数据集上的性能接近于人类的表现，而对话 QA 任务的终端性能差距主要是由于回答中的错误导致的。

    Apr, 2020

  • 会话式问答中的加强问句重述技术

    使用强化学习训练重写模型，以 QA 反馈作为监督信号，能够有效提高抽取式和检索式问答中的性能，并且人工评估表明该方法能够生成更准确和详细的重写，优于人工注释。

    Oct, 2022

  • 评估重述问题对于对话式问答的重要性

    本文研究了基于神经语言模型、以及不同的信息提取和答案生成方式，在特定的搜索导向的对话人工智能任务中，如何通过代表问题上下文的不同重写模块，从背景知识库中提取信息，生成知识回答，最终取得了最佳表现，并在分析中强调了对话上下文的重要性。

    Jan, 2022

  • 在无需逻辑形式的情况下回答结构化数据上的对话式问题

    我们提出了一种用于回答基于结构化对象的时序问题的新方法，可以编码表格为图，使用指针网络从编码图中选择答案。我们展示了该方法在 SQA 任务上具有竞争性的结果。

    Aug, 2019

  • 问句改写对话式问答有帮助吗？

    本文探讨了问题改写在对话问答中的有效性，通过使用强化学习方法来集成 QR 和 CQA 任务，但是发现该方法与端到端基线效果相当，并分析了失败的原因并描述了在 CQA 中利用 QR 的难度。

    Apr, 2022

  • 会话式问答领域的流畅回复生成

    本文提出了一种将 QA 应答置于 SEQ2SEQ NLG 方法内以生成流畅语法的答案，同时保持正确性的方法，并使用数据增强和 BERT-based 分类器对其进行排名，人工评估结果表明该模型在对话响应生成方面优于基线模型。

    May, 2020

  • 复杂的连续问答：学习在知识图谱上对话问答对

    本文提出了一个任务，即 Complex Sequential QA，它结合了回答简单事实性问题和通过一系列有逻辑的问答匹配进行会话来进行复杂推理，本文也介绍了关于这个任务所需数据集，以及目前现有的模型在处理实际场景中还存在的不足。

    Jan, 2018

  • 开放式检索对话式问答

    本文提出一种名为 ORConvQA 的交互式检索问答方法，通过基于 Transformers 的检索器、排序器和阅读器，实现在大规模语料库中检索答案并提取答案以构建功能性的交互式检索系统，并创建了 OR-QuAC 数据集以促进 ORConvQA 的研究。实验证明可学习的检索器对 ORConvQA 至关重要，在所有系统组件中启用历史建模可以显著提高系统性能，排序器组件提供了正则化效果并有助于模型性能的提升。

    May, 2020

  • 学习解决对话依赖：一种面向对话问答的一致性训练框架

    本文提出了一种名为 ExCorD 的新型框架，旨在解决会话依赖性的问题，通过通过生成自包含的问题和使用一种基于一致性的正则化器来训练 QA 模型，显著提高了 QA 模型的性能。

    Jun, 2021

  • CONQRR：基于强化学习的检索型对话查询重写

    CONQRR 使用强化学习训练了一个新的查询重写模型，使得原本用于非对话查询的信息检索引擎能够在对话的语境下得到有效的应用，并在最近的 CQA 数据集中实现了最新的成果，同时对于领域外的对话和零查询重写监督具有可靠性。

    Dec, 2021