open-domain questions | BriefGPT

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利用包含问题、答案和修订的数据库回答模棱两可的问题
通过利用来自维基百科的明确问题数据库，我们提出了一个新的用于回答含糊问题的最新方法，在含糊问题的多个答案的总结中，我们的方法在回收率指标上提高了 15%（相对改进），在评估从预测输出中消除模糊问题的指标上提高了 10%。从生成的问题数据库检
PDFa year ago
EMNLP运用知识图谱推理赋能语言模型进行问答
该研究提出了一个基于知识推理的预训练语言模型（OREO-LM），它采用可微分的知识图谱推理模块，使语言模型与知识图谱相互协作，以更好地回答开放域问题，并在 RoBERTa 和 T5 上实现了最先进的效果。
PDF2 years ago
利用语言模型提示的多跳 QA 的少样本重新排序
本文提出了一种基于大型语言模型的 PromptRank 方法，可用于多跳 QA 的少样本重新排序，该方法构建一个基于指令的提示，在给定问题和路径提示的条件概率下计算给定问题和文档路径之间的相关性得分，并且在 HotpotQA 数据集上具有强
PDF2 years ago
ACL透过检索 - 验证框架回答开放领域多答案问题
本文提出了一种召回 - 验证框架，以应对开放域多项答案问答中存在的多种问题，实验结果表明该框架在两个多项答案数据集上取得了最新的最好结果。
PDF3 years ago
EMNLP从文本中回答具有不同推理步骤的开放领域问题
通过使用单个多任务 transformer 模型，我们设计了一个统一的系统，可以迭代地检索支持事实，重新排序它们，并从所有检索的文档中预测答案，从而回答各种需要不同数量的检索步骤的开放领域问题。我们构建了一个新的基准测试 BeerQA，并证
PDF4 years ago
使用多跳密集检索回答复杂开放域问题
我们提出了一种简单而高效的多跳密集检索方法来回答复杂的开放域问题，该方法在两个多跳数据集 HotpotQA 和多证据 FEVER 上实现了最先进的性能。与以前的工作相反，我们的方法不需要访问任何特定于语料库的信息（如文档间超链接或人工注释实
PDF4 years ago
开放领域问答的增强生成检索
本文提出了一种 Generation-Augmented Retrieval 方法来回答开放领域的问题，这种方法通过发现相关语境并进行文本生成来增强查询，同时证明所生成的语境大大丰富了查询的语义，使用 BM25 稀疏表示与 DPU 等最先进
PDF4 years ago
开放域问答中的答案重新排序的证据聚合
本文提出了两种新的模型，在公开领域问答数据集中取得了最具竞争力的结果。这两种方法是使用多篇文章生成答案。
PDF7 years ago