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多语种答案句子选择数据集
通过使用大型语言模型，本研究提出了新的高质量数据集，用于五种欧洲语言的答案句子选择（AS2）任务，并通过多个实验证明这些数据集对于生成强大且跨语言的 AS2 模型至关重要，显著缩小了英语和其他语言之间的性能差距。
PDF20 days ago
用于有效答案句子选择的问题 - 上下文对齐和答案 - 上下文依赖
该论文通过显式地合并问题上下文和答案上下文，利用最优传输和图卷积网络来改进候选句的评分，进而在 WikiQA 和 WDRASS 等流行的 AS2 基准测试上取得了最新的最佳效果。
PDFa year ago
ACL低资源语言下跨语言知识蒸馏的答案句子选择
本文提出了一种名为 Cross-Lingual Knowledge Distillation (CLKD) 的方法，使用强大的英文 Answer Sentence Selection（AS2）模型作为老师进行跨语言知识蒸馏，可用于训练对于标
PDFa year ago
ACL利用自动问答评估器的监督学习答案生成
本研究通过提出一种新的 GenQA 训练范式，利用自动 QA 评估模型（GAVA）中的监督进行知识转移，比以往的基于 AS2 模型的抽取式 QA 方法有更高的准确率，方法包括：用由 GAVA 标记的 GenQA 模型生成的答案增加训练数据，
PDFa year ago
ACL上下文感知 Transformer 预训练与答案句子选择
该研究提出了三个预训练目标，旨在模拟上下文 Answer Sentence Selection 的下游微调任务，并应用于 RoBERTa 和 ELECTRA 等模型，达到一定的准确率提升。
PDFa year ago
EMNLP从答案排序到答案生成的知识转移
本文提出一种通过从 AS2 模型中传递知识来训练 GenQA 模型的方法，该模型将候选答案进行排序，使用排名最高的答案作为生成目标，并使用前 k 个排名最高的答案作为上下文进行训练。模型还利用 AS2 模型的预测得分进行损失权重和条件输入
PDF2 years ago
EMNLP使用句子级目标预训练 Transformer 模型进行答句选择
本文提出了三种新的句子级别的 transformer 预训练目标，以提高 transformer 模型在答案句子选择和文档检索任务中的表现，并减轻对大量标记数据的需求。实验证明，我们的预训练 transformer 模型在三个公共 AS2
PDF2 years ago
ACL基于段落的 Transformer 预训练模型用于多句推理
本文介绍了一种新的预训练目标，用于在多个输入句子之间建模段落级别的语义，并证明了该预训练技术在多候选推理任务的联合建模和交叉编码器场景下优于传统技术。
PDF2 years ago
使用知识库的数据编程提高变压器微调答案句子选取
本文利用数据编程技术设计了一种有效方法，可以使用知识库获得的上下文信息来进行 transformers 在回答句子选择 QA 任务中的精细调整，模型优化效果在 WikiQA 和 TrecQA 基准测试中比 SOTA transformer
PDF2 years ago
基于问答句子图的答案选择联合建模
该研究研究了基于图的方法，用于回答句子选择 (AS2)，这是构建基于检索的问答系统的重要组成部分。我们的模型创建一个相关训练图，以执行更准确的 AS2。实验表明，我们的方法一致优于最先进的模型。
PDF2 years ago
Web 尺度下的原地答句选择
该研究提出了用于 Web 规模下的当前答案句子选择（AS2）的 Passage-based Extracting Answer Sentence In-place (PEASI)，通过 Transformer-based 框架，它既重新排列
PDF2 years ago
EMNLP集成变压器用于高效准确的排名任务：问答系统应用
本文提出了一种名为 CERBERUS 的多头学生网络，并使用传统的蒸馏技术对多个大型转换器进行训练，以在不显着增加模型复杂性的情况下提高 AS2 任务的准确性。通过使用该方法，我们的模型在三个英文 AS2 数据集上表现良好，与运行速度较慢且
PDF2 years ago
问答系统中的答案验证联合模型
本文研究了答案句子选择（AS2）模块中选择正确答案句子的联合模型，构建了一个三路多分类器，以支持、反驳或与其他答案中性的方式决定一个答案。通过将最新的 AS2 模型与多分类器和联合层相结合，实现了效果显著的答案集的开发，并在 WikiQA、
PDF3 years ago
ACL在延迟预算中建模答案句子选择系统中的语境
本文介绍了一种在 AS2 模型中有效地结合上下文信息的方法，通过使用无监督相似性技术从源文档中提取相关句子，然后将其馈送到经过微调的高效 transformer 架构中，我们的最佳方法使用多路注意力框架来有效地编码上下文，改进了 AS2 的
PDF3 years ago
AAAITANDA：用于答案句子选择的预训练 Transformer 模型的转移和适应
提出了 TANDA 方法，该方法在自然语言任务中对预训练 Transformer 模型进行微调，通过利用大规模的高质量数据集将预训练模型传输到通用任务模型中，然后进行第二步微调以适应目标领域。在回答句子选择方面，我们建立了一个大规模的数据集
PDF5 years ago
SelQA: 基于选项的问答新基准
本篇论文提出了一个新的选择题型问答数据集 SelQA，该数据集通过众包生成问题，并从英文维基百科中提取十个最常见主题的长度为答案。我们介绍了一种语料库注释方案，旨在通过明确减少问题和答案之间的词共现来增强生成大型、多样化和具有挑战性的数据集
PDF8 years ago
句对打分：迈向文本理解的统一框架
本文提出新的统一框架，比较了常见的 IR 度量和神经模型在多个句子对分数任务和数据集上的性能，并尝试通过发布新的数据集来改进比较。我们提出了一种统一的开源软件框架，具有易于插拔的模型和任务，使我们能够尝试使用训练好的句子模型进行多任务复用并
PDF8 years ago
NIPS答案句子选择的深度学习
通过分布式表征学习语义编码，我们提出了一种新方法，用于解决回答句子选择的任务，该方法不需要任何特征工程或专业语言数据，可轻松适用于各种领域和语言，并在 TREC 标准基准数据集上达到了与最先进的性能相当的结果。
PDF10 years ago