May, 2023

在开放域问答中提出澄清问题以处理歧义

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TL;DR提出了一种基于澄清问题的开放领域问答方法，首先使用 InstructGPT 和手动修订生成澄清问题的数据集 CAMBIGNQ，然后设计了一系列任务和合适的评价指标，在模糊性检测和基于澄清问题的问答方面取得了 61.3 F1 和 40.5 F1 的成果。
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发现论文，激发创造
  • AmbigQA：回答模糊的开放领域问题

    本研究介绍了一项新的开放领域问题解答任务 AmbigQA，其中包括找到每个可能的答案，然后为每个答案重写问题以解决歧义问题。我们还构建了 AmbigNQ 数据集，该数据集涵盖了来自 NQ-open 的 14,042 个问题，并发现 NQ-open 中超过一半的问题存在不同源头的歧义，并且我们提出了一种强大的基础模型，表明我们的新任务和数据将支持未来的研究工作。

    Apr, 2020

  • 利用包含问题、答案和修订的数据库回答模棱两可的问题

    通过利用来自维基百科的明确问题数据库，我们提出了一个新的用于回答含糊问题的最新方法，在含糊问题的多个答案的总结中，我们的方法在回收率指标上提高了 15%（相对改进），在评估从预测输出中消除模糊问题的指标上提高了 10%。从生成的问题数据库检索还可以在多样的篇章检索中取得巨大的改进。

    Aug, 2023

  • 开放领域信息寻求对话中的澄清问题

    本文介绍了在开放领域信息寻求对话系统中提出澄清问题的任务，并提出了一个离线评估方法和一个命名为 Qulac 的数据集，以便评估模型的性能，其实验表明优质问题有助于提高信息检索的效率，并提出一个由三个部分构成的检索框架，该模型显著优于竞争基线。

    Jul, 2019

  • 利用澄清问题构建和评估开放域对话语料库

    研究旨在通过提出管道方法并基于多轮对话以及有效进行离线和在线步骤来评估澄清问题的质量，以收集和发布一个新的、聚焦于开放域单轮和多轮对话的数据集，并基准定位几个最先进的神经线路。

    Sep, 2021

  • PAQA：面向主动开放式检索的问题回答

    为了解决会话式搜索系统中存在的问题，本文提出了 PAQA，这是 AmbiNQ 数据集的扩展，通过考虑用户查询和文档中存在的歧义，生成相关的澄清问题，并评估各种模型以及检索过程对歧义检测和澄清问题生成的影响。

    Feb, 2024

  • 通过检索有区别的澄清问题解决意图的歧义

    提出了一种生成 “区分性问题” 的新方法，以解决用户查询中的歧义，用于任务导向型对话系统中的意图检测，而无需昂贵的领域特定澄清问题的标注数据。

    Aug, 2020

  • 利用生成式证据融合和往返预测解答模糊问题

    本文介绍了一种名为 Refuel 的模型，用于回答开放式问题中的多义性及其解决方案，该模型可同时预测多个答案，使用多个来源的证据进行适应性预测，并提出一种名为往返预测的方法，迭代地生成额外的解释用于验证和过滤不正确的答案，最终提供解释模型输出。该模型在 AmbigQA 数据集上实现了新的最先进性能，并在 NQ-Open 和 TriviaQA 上展示了有竞争力的性能。

    Nov, 2020

  • 无需问题示例的开放领域澄清问题生成

    通过提出一个视觉基础的问题 - 回答模型框架，使用期望的信息量增益优化来产生极性澄清问题以消除人机对话中的误解，从而展示了该模型在目标导向的 20 个问题游戏中与人工回答者一起提出的问题如何提高交流成功率。

    Oct, 2021

  • 一般编程语言中代码生成的澄清问题

    通过收集并提出一个名为 CodeClarQA 的新数据集，研究人员证实使用澄清问题可以有效解决自然语言描述中模糊不清的部分，从而提高生成的可执行程序代码的准确性。

    Dec, 2022

  • ConvAI3: 为开放域对话系统生成澄清问题（ClariQ）

    本文详细介绍了对话系统提出澄清问题的挑战（ClariQ），为了解决信息查找中遇到的模糊问题，提供通用的评估框架以评估混合倡议式对话。

    Sep, 2020