complex questions | BriefGPT

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ACLHOLMES: 基于超关系的知识图谱用于多跳问答的 LLMs
利用压缩的知识图作为输入，我们的方法在使用较少标记表示支持文档中与查询相关信息方面比现有方法利用高达 67% 的标记。我们的实验证明，在两个流行的基准数据集（HotpotQA 和 MuSiQue）上，我们的方法在多个指标（EM，F1，BER
PDF24 days ago
COLING可解释的多跳问题生成：一种无需中间问题标签的端到端方法
我们引入了一个逐步重写的端到端问题重写模型，通过逐步重写来增加问题的复杂性。实验结果证明我们的模型在生成复杂问题方面的有效性，并且生成的多跳问题对于训练问题回答模型也是有益的。
PDF3 months ago
光束检索：多跳问题回答的通用端到端检索
通过多跳问答技术以及基于 Beam Retrieval 的检索框架，本研究提出一种改进性能的问题回答方法，通过扩展搜索空间和优化模型，在多个问答任务上取得了近 50% 的性能提升，并且在 HotpotQA 和 2WikiMultiHopQA
PDFa year ago
机器阅读何时需要分解？
研究使用多步推理和分解复杂问题在机器阅读领域的作用，发现在小数据集的情况下，分解可以提高准确匹配得分，但在数据集超过几百个样例时，分解则毫无帮助。
PDF2 years ago
COLINGMintaka: 一个复杂、自然的多语言端到端问答数据集
介绍了 Mintaka，这是一个设计用于评估端到端问答模型的复杂、自然且多语言的数据集，包含 20,000 个问题 - 答案对，包含 8 种类型的复杂问题，其中包括最高级，交集和多跳问题，并在 9 种不同的语言（英语，阿拉伯语，法语，德语，
PDF2 years ago
复杂知识库问答：综述
本文综述了近年来解决复杂问题的知识库问答的最新进展，介绍了语义分析和信息检索方法，总结了这两类方法在回答复杂问题时遇到的挑战，并详细解释了现有工作中使用的先进解决方案和技术，最后探讨了与复杂 KBQA 相关的若干有前途的研究方向。
PDF3 years ago
知识库复杂问题回答的调查：最新进展和挑战
本文介绍了复杂问答（QA）的最新进展，分别从基于信息检索和神经语义解析两个方向出发，提出了未来研究的方向，并介绍了阿里巴巴团队提出的模型。
PDF4 years ago
ACL以 Web 为知识库回答复杂问题
本文提出一种新的框架，用于回答复杂问题，即将复杂问题分解成一系列简单问题，并从这些答案中计算出最终答案。实证结果表明，问题分解将在新数据集上将性能从 20.8 提高到 27.5。
PDF6 years ago