extractive qa | BriefGPT - AI 论文速递

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多项选择数据集能否用于抽取式问答？
我们重新利用 Belebele 数据集，将其用于机器阅读理解中的抽取式问答任务，从而解决资源匮乏语言中的数据标注问题，并为英语和现代标准阿拉伯语（MSA）提供了平行的抽取式问答数据集，并在多种单语和跨语言的问答对中进行了评估和分析。
PDF2 months ago
跨越语言障碍：注入知识的多语言问答系统
本论文提出了一种基于广义跨语言转移的框架，可以增强模型理解不同语言的能力，通过不同语言组成多语言知识三元组，并通过链接预测技术设计一种知识注入策略，从而深入挖掘丰富的语义知识；实验结果表明，该方法可以大幅提高性能。
PDFa year ago
生成模型在抽取式 NLP 任务中的分词一致性至关重要
通常被忽略的词汇划分一致性问题影响了文本生成模型在抽取任务上的表现，提出了解决方法并应用于抽取问答任务，通过实验证明了这个方法可以提升模型的性能和稳定性。
PDF2 years ago
EMNLP会话式问答中的加强问句重述技术
使用强化学习训练重写模型，以 QA 反馈作为监督信号，能够有效提高抽取式和检索式问答中的性能，并且人工评估表明该方法能够生成更准确和详细的重写，优于人工注释。
PDF2 years ago
CVPRV-Doc：带有文档的视觉问答系统
V-Doc 是一种使用文档图像和 PDF 文件的问答工具，主要用于帮助研究人员和普通非深度学习专家生成、处理和理解文档的视觉问答任务，支持使用文档图像生成和使用抽取式和生成式问答对，可用于各种数据集和模型，并且通过声明性、框架不可知平台高度
PDF2 years ago
ACLMLQA：评估跨语言抽取式问答
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
PDF5 years ago
ACL基于填空翻译的无监督问答
本文探讨了利用无监督方法合成训练集数据以及不匹配的语料库训练 NMT 模型作为 cloze-to-natural question translator 来更有效地训练 QA 模型，这种方法已经在 SQuAD v1 数据集上验证，并且相较于
PDF5 years ago
尽可能简单地构建神经问答
本文提出了一个简单的构建神经 QA 基线系统的启发式方法，并发现了两种必要的构建高性能神经 QA 系统的因素：第一，处理上下文时需要注意问题单词；第二，需要超越简单的词袋建模，例如循环神经网络。我们的结果表明，满足这两个要求的 FastQA
PDF7 years ago