本文提出了一个多跳问题回答（Multi-Hop QA）的具体与形式化定义，并对现有的 Multi-Hop QA 框架进行了组织和总结，同时介绍了创建多跳问题回答数据集的最佳方法，以系统全面地介绍这个有趣而具有挑战性的任务。

Apr, 2022

本文提出了一种方法，用于在大量知识库之中检索多个支持段落，以回答所提出的问题。该方法使用联合向量表示形式，并考虑知识源中段落的上下文句子表示形式。该技术在 SQuAD-Open 和 HotpotQA 的数据集上实现了开放域问答的最新成果。

Jun, 2019

我们提出了一种简单而高效的多跳密集检索方法来回答复杂的开放域问题，该方法在两个多跳数据集 HotpotQA 和多证据 FEVER 上实现了最先进的性能。与以前的工作相反，我们的方法不需要访问任何特定于语料库的信息（如文档间超链接或人工注释实体标记），可以应用于任何非结构化文本语料库。与已发布的 HotpotQA 的最佳准确度相匹配，同时在推理时间上快 10 倍，我们的系统也可以产生更好的效率 - 准确性权衡。

Sep, 2020

本文研究了多跳问题回答的模型，调研表明多个现有的多跳 QA 模型无法准确回答子问题，说明其只是通过一些简单的线索来回答问题，而非真正理解推理路径，同时，本文提出的神经解析模型能显著提高子问题的回答性能，推动了向可解释的多跳 QA 系统的建设迈进。

Feb, 2020

本文介绍了一种信息检索技术，利用最初检索到的证据中存在的实体信息来学习到其他相关证据，并在超过 500 万个维基百科段落的语境下，取得了显着的检索性能提升。此外，检索到的证据还使得现有的 QA 模型（无需任何训练）在 Hotpot 基准测试中 F1 指标提升了 10.59 个点。

Sep, 2019

本文提出了一种统一的 QA 框架，以回答任何跨域问题，包括多步骤文档检索，图形重新排序模型及多文档交互等技术，从而提高检索精度及性能。

Sep, 2020

本文研究了在对话检索（CS）场景下，已有的查询预测方法的有效性和适用性，并探讨了一些新的查询性能预测挑战，研究发现：（i）仅在大规模训练集可用时，受监督的 QPP 方法明显优于无监督的对应物；（ii）对于大多数情况，点对点受监督的 QPP 方法优于其列表对应物；（iii）基于检索分数的无监督 QPP 方法在评估 Conversational Dense Retrieval 方法 ConvDR 时展现出高级别的效果。

May, 2023

提出了一种基于弱监督的多跳检索器预训练方法，该方法包括问题嵌套结构的可伸缩数据生成方法、基于密集编码器的预训练模型结构以及对多跳 QA 和文档检索的性能进行比较实验，结果表明预训练的检索器在有限的数据和计算资源下是有效和稳健的。

Jun, 2021

本文研究两个新的数据集对于多跳推理问题，探究了句子分层模型和无标记版本中的伪相关性。结果表明，高绩效模型可能没有像以前想象的那样学到足够的多跳推理。

Apr, 2019

本论文提出了 MQA-QG 框架，利用同质和异质数据源生成类人问答对数据，从而实现集成式自监督多跳 QA 模型训练，实验结果表明仅利用生成的数据即可训练出在 HybridQA 和 HotpotQA 数据集上分别达到监督学习性能 61% 和 83% 的多跳 QA 系统，同时利用生成数据进行预训练可以大大减少人工标注训练数据的需求。

Oct, 2020