Aug, 2023

HopPG：针对异构知识进行多跳问答的自迭代程序生成

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TL;DR我们提出了一个自我迭代的多跳程序生成框架（HopPG），用于异构知识上的多跳程序生成，它利用前一跳的执行结果来检索支持事实并迭代生成后续程序。我们在 MMQA-T^2 上评估了我们的模型，实验结果表明 HopPG 在多跳问题上优于现有的语义解析基线模型。
semantic parsingknowledge-based question answeringmulti-hop programheterogeneous knowledgehoppg
发现论文，激发创造
  • NAPG: 混合表格 - 文本问答非自回归程序生成

    通过提出一种非自回归程序生成框架，可以同时独立生成包含运算符和操作数的完整程序元组，从而显着提高程序生成速度，同时解决了误差积累问题，实验结果显示在 MultiHiertt 数据集上，我们的模型比强基准模型有很大的改进（+7.97EM 和 + 6.38F1 分），并且在程序生成方面速度更快（21 倍），同时我们的方法在增加数值推理步骤的情况下性能的下降也显着小于基线模型。

    Nov, 2022

  • 生成式多跳问答任务的常识推理

    通过提出一种选择基于概念网络的常识信息和一种选择性门控的多头注意力机制，本文提出了一种生成式模型，用于解决阅读理解 QA 任务中的多跳关系抽取问题，并在 NarrativeQA 数据集上创造新的最先进结果。

    Sep, 2018

  • 询问以理解：多跳问答问题生成

    本文提出了一种基于问题生成的新型多跳问答方法，通过精心设计端到端的 QG 模块，在上下文理解中提出内在逻辑子问题，从而继承了 QD 方法的可解释性并表现出较高的性能。实验证明，我们提出的 QG 模块是有效的，在流畅性、一致性和多样性方面优于 QD 方法，并获得了人工评估的定量可解释性。

    Mar, 2022

  • 强化多任务方法用于多跳问题生成

    使用多任务学习和强化学习的方法，通过支持事实的多次跳转生成相关问题，相比于单次跳转模型，我们的模型在 HotPotQA 数据集上表现更好（同时在自动评估指标如 BLEU、METEOR 和 ROUGE 以及人工评估指标中都有着更高的质量和覆盖率）。

    Apr, 2020

  • 使用图卷积网络进行多跳问题生成

    我们提出了一种多跳编码融合网络（MulQG）来解决多跳问题生成中的挑战，该方法使用图卷积网络进行多次上下文编码，并通过编码门实现编码融合，没有使用任何句级别信息，实验结果表明我们的模型在自动指标和人类评估中都有较好的表现。

    Oct, 2020

  • 多跳问答与生成综述

    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

  • 面向具体情境的问答语义解析与概率编程

    本篇论文提出了一种名为 P3 的基于概率编程的问答模型，可以使用背景知识和问题 / 环境的全局特征，同时保留高效的近似推理。该模型将语义解析作为概率程序进行处理，可以执行不确定的行为，其可能的执行路径代表了环境的不确定性。作者基于一个新的、公开发布的包括 5000 个科学图表的数据集进行了实验，结果表明该模型的表现优于经典和神经基线模型。

    Jun, 2016

  • 用于多跳问答的层次图网络

    本文介绍了一种基于分层图网络的多跳问答模型，通过构建不同粒度层次的节点来聚合多个段落中分散的线索，使用预先训练的上下文编码器对节点进行初始化，通过图传播等方式更新节点表示并实现多跳推理，实验结果表明，该方法在 HotpotQA 基准测试中取得了新的最高水平，优于现有的多跳问答方法。

    Nov, 2019

  • 寻址再问：透明的逐步推理用于多跳问答

    本文提出了一个解释性逐步推理框架，将单跳支持句子识别和单跳问题生成结合起来，并利用当前跳的推理来推导出最终结果。我们使用一个统一的读者模型进行中间跳推理和最终跳推理，并采用联合优化来实现更精确和稳健的多跳推理，取得了良好的实验效果。

    Aug, 2022

  • QA4QG：使用问答技术约束多跳问题生成

    本研究提出了一种 QA4QG 方法，通过加入多次问答（QA）模块来限制生成问题。实验结果显示，QA4QG 在 HotpotQA 数据集上优于所有先前报告的最佳结果。

    Feb, 2022