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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。
PDF2 years ago
对话式通用问题解答的多方面改进
本文提出了一种用于对话式问答的多方面改进框架，通过 KL 散度正则化、后处理程序和课程学习策略等三个方面的改进，有效地解决了开放域问答过程中的一系列问题，并在公开数据集 OR-QuAC 上展现了比同类模型更好的性能表现。
PDF2 years ago
ACLOBQA 情境下联合排名段落和选择相关句子的简单方法
本研究提出一种简单却有效的框架，通过联合排名文章和选择句子来解决传统方法在参数和训练效果方面的不足。通过引入一些约束条件来促进文章排名和句子选择之间的相互作用和相关性，该方法在 HotpotQA 数据集上的表现优于之前的系统和基线 28％的
PDF3 years ago
SIGIR基于文本到文本多视角学习的段落重新排序
本论文提出了一种基于文本生成视角的文本 - 文本多视角学习框架，相比单视角计算，该方案提高了排名表现；同时，文章还进行了相关消融实验。
PDF3 years ago
KDD挖掘用户行为隐式相关反馈以用于网络问答
本文通过研究用户行为与段落相关性的关联性，提出了一种新的从用户行为数据中挖掘 Question Answering 系统训练数据的方法，并在四个测试数据集上得出了显著的排名准确性提高的结果。
PDF4 years ago
SIGIR通过利用词接近网络实现对篇章的对话问答
该研究旨在解决目前有关与话题相关的关于文本段落的会话式问答中存在的两个研究挑战。该文提出了一种无监督但有效的系统，名为 CROWN，它使用大型语料库构建一个单词相似性网络，并通过该网络将上下文引入返回的段落中，以对问答进行排名，并在 TRE
PDF4 years ago
AAAIS-Net：从答案抽取到答案生成的机器阅读理解模型
本文提出了一种新的机器阅读理解方法，使用抽取 - 综合框架来解决 MS-MARCO 数据集的问题，该方法使用先进的神经网络技术来构建具有单篇阅读理解的答案抽取模型，并使用序列到序列神经网络作为答案综合模型，实现了对多篇文献的问答。实验结果表
PDF7 years ago