提出了一个基于故事的问答数据集 FairytaleQA，用于评估和训练机器和儿童的叙事理解技能。该数据集由教育专家根据基于证据的理论框架生成，包括来自 278 个儿童友好的故事的 10,580 个问题，覆盖七种叙事元素或关系，并支持教育领域中的问题生成任务。通过与问题生成模型的基准测试，我们展示了在 FairytaleQA 上训练的 QG 模型能够提出高质量和更多样化的问题。

Mar, 2022

AI 模型通过使用以叙述为基础的问答数据集来提供定制化问答功能，以支持面向儿童教育应用；然而，现有数据集仅包括基于故事内容的问答对，而当教师将故事内容与现实世界的知识（例如常识知识）进行关联时，儿童可以学到更多。我们引入了由儿童教育专家注释的 FairytaleCQA 数据集，用于补充 278 个故事叙述的教育适用的常识知识。该数据集包含 5,868 个问答对，不仅源自故事叙述，而且包含由外部知识图（即 ConceptNet）支持的常识知识。后续实验表明，使用 FairytaleCQA 对较小模型（T5-large）进行微调，可在新的问答对生成任务（QAG）中可靠地胜过更大的提示工程化语言模型（例如 GPT-4）。这一结果表明：1）我们的数据集给现有语言模型带来了新的挑战，2）人类专家的数据注释仍然至关重要，因为他们在儿童教育领域拥有着更多细微的知识，语言模型不知晓。

Nov, 2023

本研究探讨如何通过自动翻译和排列组合技术将已有的数据资源应用到多语种的问答系统中，并进行深入分析和提出未来数据集开发的建议，以提高多语种问答系统的覆盖面。

May, 2021

我们设计了一种教育应用的问答生成自动化系统，可以为幼儿园到八年级的阅读材料生成测试学生理解能力的问题与答案对，并在自动评估和人工评估中证明其优于当前先进的问答生成基线系统。同时，我们还在此基础上开始构建一个交互式的故事讲述应用程序，用于未来在教育领域的实际部署。

Sep, 2021

在这篇论文中，我们展示了能够为低资源语言开发有效且成本低廉的 OpenQA 系统的关键要素，其中包括利用机器翻译标注数据的弱监督和目标语言中相关的非结构化知识源。我们以土耳其语为挑战性案例研究，通过 ColBERT-QA 对 SQuAD-TR 进行了调整来构建我们的 OpenQA 系统。在使用两个跨足两年的维基百科转储版本的基础上，我们与基于 BM25 和 DPR 的 QA 读取器模型相比，在 EM 得分上获得了 9-34% 的性能提升以及 F1 得分上的 13-33% 的性能提升。我们希望我们的结果可以鼓励研究人员在其他低资源语言中构建 OpenQA 系统，并将所有的代码、模型和数据集公开提供。

Jan, 2024

本研究提出了一种基于事件中心摘要和先前训练的基于转换器的序列到序列模型，通过学习问题类型分布和事件摘要来生成具有高认知需求的故事问题，并在 FairytaleQA 数据集上取得了良好的性能。

Mar, 2022

该研究提出了一个名为 MLQA 的多语言提取式问答（QA）评估基准，旨在推动跨语言 QA 研究。 MLQA 包含 7 种语言的 QA 实例，并使用一种新颖的对齐上下文策略，基于 Wikipedia 文章构建，以此作为现有提取式 QA 数据集的跨语言扩展。

Oct, 2019

本文介绍了使用现代神经模型进行问答系统和问生成任务的最新研究成果，并首次将其用于芬兰语语言处理任务，通过自动翻译 SQuAD 数据集并使用规范化方法减少问题数据，我们成功训练出了一系列的 transformer-based 模型，实现了问答系统和问生成任务，是芬兰语 QA/QG 资源研究的首次尝试，同时为芬兰语问答领域确立了初步基准。

Nov, 2022

本文提出一个 QAG 框架，通过生成不同的疑问句和隐式 / 显式答案，增强 QA 类型的多样性，该框架包括 QFS 基于答案生成器、迭代 QA 生成器和相关性感知排序器。

Jun, 2023

通过将高质量问题的翻译引入到最受欢迎的 KGQA 基准测试之一 QALD-9 中，从 DBpedia 到 Wikidata 的迁移和添加 8 种语言的支持来扩展 QALD-9 基准测试，从而增强了数据集的可用性和相关性，该数据集称为 QALD-9-Plus，将提供在线支持。

Jan, 2022