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RETINAQA:一个能够应对可回答和不可回答问题的知识库问答模型
提出了一种名为 RetinaQA 的新的 KBQA 模型,与当前最先进的 KBQA 模型相比,在可回答和不可回答问题方面都表现出更强的性能,并在不可回答类别上显示了鲁棒性,同时还在可回答 KBQA 方面建立了新的技术水平,超过了现有的模型。
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4 months ago
EMNLP
故事书的多样化强化叙事问题生成
该研究使用多问题生成模型 (mQG) 从给定的上下文生成多样且可回答的问题,并通过 SQuAD2.0 fine-tuned 模型验证问题的可回答性,该模型在 FairytaleQA 数据集上训练和评估,并在 TellMeWhy 和 SQuA
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8 months ago
自动问答可回答性评估
本研究提出了一种基于提示的回答可行性度量(PMAN),它是一种新颖的自动评估度量,用于评估生成的问题是否可由参考答案回答,以解决复杂任务如问题生成所面临的评估问题。通过广泛的实验,证明了其评估结果可靠且与人类评估一致。我们还将该度量应用于评
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9 months ago
PReGAN:弱监督 GAN 答案导向的段落排名
本文提出了一种名为 PReGAN 的基于生成对抗神经网络的段落重新排序方法,该方法在答案相关性鉴别器的基础上加入了一种答案可答性鉴别器,以更好地确定正确的答案相关段落,提高问答系统的效率,并且无需使用外部数据即可超越现有方法。
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2 years ago
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