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教程
开放式访问

通过受管制和开放的Web源回答问题

出版:2020年7月25日出版历史

摘要

过去几年,自动化问答(QA)主题的研究激增,涉及信息检索、自然语言处理和人工智能等领域。本教程将介绍QA这段真正活跃的发展时期的亮点,让观众了解当前正在使用的算法系列。我们根据从何处检索答案的潜在来源对研究贡献进行划分:策划的知识图、非结构化文本或混合语料库。我们选择这种划分维度,因为它在算法设计方面最具区分性。每个子主题还涵盖了其他关键维度:如所解决问题的复杂性,以及系统中引入的可解释性和交互性的程度。我们将以QA领域最有希望的新兴趋势来结束本教程,这将有助于该领域的新参与者做出最佳决策,推动社区向前发展。自SIGIR 2016上一期QA教程以来,社区发生了很大的变化,我们相信,这一及时的概述确实会使大量与会者受益。

工具书类

  1. Abdalghani Abujabal、Rishiraj Saha Roy、Mohamed Yahya和Gerhard Weikum。2017年a。QUINT:基于知识库的可解释问题解答。在EMNLP中。谷歌学者谷歌学者
  2. Abdalghani Abujabal、Rishiraj Saha Roy、Mohamed Yahya和Gerhard Weikum。2018.通过知识库进行开放领域问答的永无止境的学习。在WWW中。谷歌学者谷歌学者
  3. Abdalghani Abujabal、Rishiraj Saha Roy、Mohamed Yahya和Gerhard Weikum。2019.ComQA:一个社区来源的数据集,用于复杂事实类问题的解释器聚类解答。NAACL-HLT’19。谷歌学者谷歌学者
  4. Abdalghani Abujabal、Mohamed Yahya、Mirek Riedewald和Gerhard Weikum。2017年b月。知识图上问题回答的自动模板生成。在WWW中。谷歌学者谷歌学者
  5. 尤金·阿基斯坦、大卫·卡梅尔、丹·佩利格、尤瓦尔·平特和唐娜·哈曼。2015年,TREC 2015 LiveQA跟踪概述。在TREC中。谷歌学者谷歌学者
  6. Aditya Kalyanpur Alfio Gliozzo和James Fan。2012年,沃森的自然语言处理。在NAACL-HLT中。谷歌学者谷歌学者
  7. 阿维谢克·阿南德(Avishek Anand)、劳伦斯·卡文登(Lawrence Cavedon)、希迪奥·乔霍(Hideo Joho)、马克·桑德森(Mark Sanderson)和本诺·斯坦因(Benno Stein)。2020年,对话搜索(19461年达格斯图尔研讨会)。Dagstuhl报告,第9卷,第11卷(2020年)。谷歌学者谷歌学者数字图书馆数字图书馆
  8. Sören Auer、Christian Bizer、Georgi Kobilarov、Jens Lehmann、Richard Cyganiak和Zachary Ives。2007年,DBpedia:开放数据网络的核心。(2007).谷歌学者谷歌学者
  9. 鲍俊伟、南段、赵燕、周明和赵铁军。2016.基于约束的知识图问答。在COLING中。谷歌学者谷歌学者
  10. 汉娜·巴斯特和埃尔玛·奥斯曼。2015年,在Freebase上更准确地回答问题。在CIKM中。谷歌学者谷歌学者
  11. 乔纳森·贝兰特(Jonathan Berant)、安德鲁·周(Andrew Chou)、罗伊·弗罗斯蒂格(Roy Frostig)和珀西·梁(Percy Liang)。2013.基于问答对的Freebase语义分析。在EMNLP中。谷歌学者谷歌学者
  12. 尼基塔·不丹(Nikita Bhutani)、郑欣怡(Xinyi Zheng)和HV Jagadish。2019.学习使用查询组合回答知识库中的复杂问题。在CIKM中。谷歌学者谷歌学者
  13. 库尔特·博拉克(Kurt Bollacker)、科林·埃文斯(Colin Evans)、普拉文·帕里托什(Praveen Paritosh)、蒂姆·斯特奇(Tim Sturge)和杰米·泰勒(Jamie Taylor)。2008.Freebase:一个合作创建的图形数据库,用于构建人类知识。在SIGMOD中。谷歌学者谷歌学者数字图书馆数字图书馆
  14. 帕维尔·布拉斯拉夫斯基、丹尼斯·萨文科夫、尤金·阿奇斯坦和阿里娜·杜巴托夫卡。2017年。你到底是什么意思?分析CQA中的澄清问题。用CHIIR。谷歌学者谷歌学者
  15. Danqi Chen、Adam Fisch、Jason Weston和Antoine Bordes。2017.阅读维基百科回答开放域问题。在ACL中。谷歌学者谷歌学者
  16. 于晨、吴凌飞和穆罕默德·扎基。2019.基于知识库的双向注意记忆网络问答。在NAACL-HLT中。谷歌学者谷歌学者
  17. 蔡恩索尔、何贺、莫希特·伊耶、马克·亚茨卡、文涛·义、蔡叶锦、梁佩西和卢克·泽特莫耶。2018年,QuAC:上下文中的问答。在EMNLP中。谷歌学者谷歌学者
  18. 菲利普·克里斯特曼(Philipp Christmann)、里希拉杰·萨哈·罗伊(Rishiraj Saha Roy)、阿卜杜勒加尼·阿布贾巴尔(Abdalghani Abujabal)、乔茨纳·辛格(Jyotsna Singh)和格哈德·威库姆。2019.三思而后行:运用巧妙的语境扩展在知识图上回答对话问题。在CIKM中。谷歌学者谷歌学者
  19. 克里斯托弗·克拉克和马特·加德纳。2018年。简单有效的多段阅读理解。在ACL中。谷歌学者谷歌学者
  20. Charles L.A.Clarke和Egidio L.Terra。2003.短文检索与事实问答的文档检索。SIGIR。谷歌学者谷歌学者
  21. 丹尼尔·科恩(Daniel Cohen)、刘洋(Liu Yang)和W Bruce Croft。2018年,WikiPassageQA:非事实性答案文章检索研究的基准集合。在SIGIR中。谷歌学者谷歌学者
  22. Silviu Cucerzan和Eugene Agichtein。2005.非结构化和结构化Web内容的事实类问题解答。。在TREC中。谷歌学者谷歌学者
  23. 杰弗里·道尔顿(Jeffrey Dalton)、熊晨燕(Chenyan Xiong)和杰米·卡兰(Jamie Callan)。2019年CAsT 2019年:对话协助轨道概述。在TREC中。谷歌学者谷歌学者
  24. 拉贾西·达斯(Rajarshi Das)、谢赫扎德·杜利亚瓦拉(Shehzaad Dhuliawala)、曼齐尔·扎赫尔(Manzil Zaheer)、卢克·维尼斯(Luke Vilnis)、伊斯汉·杜鲁加尔(Ishan Durugkar)、阿克谢·克里希纳穆西(Akshay Krishnamurthy。2018.走走,找到答案:使用强化学习在知识库中推理路径。在ICLR中。谷歌学者谷歌学者
  25. Rajarshi Das、Manzil Zaheer、Siva Reddy和Andrew McCallum。2017年,使用通用模式和记忆网络对知识库和文本进行问答。在ACL中。谷歌学者谷歌学者
  26. Pradeep Dasigi、Nelson F Liu、Ana Marasovic、Noah A Smith和Matt Gardner。2019.Quoref:一个阅读理解数据集,包含需要关联推理的问题。在EMNLP-IJCNLP中。谷歌学者谷歌学者
  27. 莫斯塔法·德哈尼(Mostafa Dehghani)、霍塞因·阿扎尔博尼亚德(Hosein Azarbonyad)、贾普·坎普斯(Jaap Kamps)和马尔滕·德瑞克(Maarten de Rijke)。2019.学习在开放领域的问题回答中转换、组合和推理。WSDM。谷歌学者谷歌学者
  28. 劳拉·迪茨(Laura Dietz)、马尼莎·维尔玛(Manisha Verma)、菲利普·拉德林斯基(Filip Radlinski)和尼克·克拉斯韦尔(Nick Crashwell)。2017.TREC复杂答案检索概述。在TREC中。谷歌学者谷歌学者
  29. 丁季伟、胡伟、徐启新和曲渝中。2019年。利用频繁查询子结构生成复杂问题解答的形式查询。在EMNLP-IJCNLP中。谷歌学者谷歌学者
  30. Xin Dong、Evgeniy Gabrilovich、Geremy Heitz、Wilko Horn、Ni Lao、Kevin Murphy、Thomas Strohmann、Shaohua Sun和Wei Zhang。2014.知识库:概率知识融合的网络规模方法。在KDD中。谷歌学者谷歌学者
  31. Dheeru Dua、Yichong Wang、Pradeep Dasigi、Gabriel Stanovsky、Sameer Singh和Matt Gardner。2019.DROP:需要对段落进行离散推理的阅读理解基准。在NAACL-HLT中。谷歌学者谷歌学者
  32. 艾哈迈德·埃尔戈哈里(Ahmed Elgohary)、陈昭(Chen Zhao)和乔丹·博伊德·格拉伯(Jordan Boyd-Graber)。2018.连续开放域问答的数据集和基线。EMNLP。谷歌学者谷歌学者
  33. Anthony Fader、Luke Zettlemoyer和Oren Etzioni。2013年。ACL中开放式问题回答的释义驱动学习。谷歌学者谷歌学者
  34. 安东尼·法德(Anthony Fader)、卢克·泽特莫耶(Luke Zettlemoyer)和奥伦·埃齐奥尼(Oren Etzioni)。2014年,针对精心策划和提取的知识库进行开放式问答。在KDD中。谷歌学者谷歌学者
  35. 詹姆斯·范和肯·巴克。2015年,沃森的自然语言处理。在AAAI。谷歌学者谷歌学者
  36. David Ferrucci、Eric Brown、Jennifer Chu-Carroll、James Fan、David Gondek、Aditya A.Kalyanpur、Adam Lally、J.William Murdock、Eric Nyberg、John Prager、Nico Schlaefer和Chris Welty。2010年,Building Watson:DeepQA项目概述。AI杂志,第31卷,第3期(2010年)。谷歌学者谷歌学者
  37. 小伯特·F·格林、爱丽丝·K·沃尔夫、卡罗尔·乔姆斯基和肯尼斯·劳弗利。1961.棒球:自动回答问题。在西方联合IRE-AIEE-ACM计算机会议上。谷歌学者谷歌学者
  38. 郭大亚、唐杜玉、南段、周明和尹建军。2018.对话-行动:通过大规模知识库进行对话式问答。在NeurIPS中。谷歌学者谷歌学者
  39. Sanda Harabagiu和Dan Moldovan。2001.开放域文本问答。在NAACL-HLT中。谷歌学者谷歌学者
  40. 胡森(Sen Hu)、邹雷(Lei Zou)、徐宇(Jeffrey Xu Yu)、王海勋(Haixun Wang)和赵东燕(Dongyan Zhao)。2017.通过知识图上的子图匹配回答自然语言问题。TKDE,第30卷,第5卷(2017年)。谷歌学者谷歌学者
  41. 胡森、邹磊和张新波。2018年。一个国家转型框架,用于回答有关知识库的复杂问题。在EMNLP中。谷歌学者谷歌学者
  42. 小黄、张靖远、李定成和李萍。2019年。WSDM中基于知识图嵌入的问答。谷歌学者谷歌学者
  43. Mohit Iyyer、Wen-tau Yih和Ming Wei Chang。2017.用于顺序问题回答的基于搜索的神经结构学习。在ACL中。谷歌学者谷歌学者
  44. Zhen Jia、Abdalghani Abujabal、Rishiraj Saha Roy、Jannik Strötgen和Gerhard Weikum。2018年,TEQUILA:基于知识库的时间问题解答。在CIKM中。谷歌学者谷歌学者
  45. Magdalena Kaiser、Rishiraj Saha Roy和Gerhard Weikum。2020年。利用单词邻近网络在文章中回答对话问题。在SIGIR中。谷歌学者谷歌学者
  46. Tushar Khot、Ashish Sabharwal和Peter Clark,2017年。使用开放式信息提取回答复杂问题。在ACL中。谷歌学者谷歌学者
  47. Bernhard Kratzwald和Stefan Feuerriegel。2019.从网上神经问题回答的在线用户反馈中学习。在WWW中。谷歌学者谷歌学者
  48. Tom Kwiatkowski、Jennimaria Palomaki、Olivia Redfield、Michael Collins、Ankur Parikh、Chris Alberti、Danielle Epstein、Illia Polosukhin、Jacob Devlin和Kenton Lee。2019.自然问题:问答研究的基准。TACL,第7卷(2019)。谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  49. Jimmy Lin和Boris Katz。2003年,万维网问答技术。在EACL中。谷歌学者谷歌学者
  50. 林彦凯、季浩哲、刘志远、孙茂松。2018.去噪远程监督开放域问答。在ACL中。谷歌学者谷歌学者
  51. 陆晓璐(Xiaolu Lu)、苏马吉特·普拉马尼克(Soumajit Pramanik)、里希拉吉·萨哈·罗伊(Rishiraj Saha Roy)、阿卜杜勒加尼·阿布贾巴尔(Abdalghani Abujabal)、王亚芳(Yafang Wang)和。2019.通过将多文档证据与准知识图结合来回答复杂问题。在SIGIR中。谷歌学者谷歌学者
  52. 罗康琪、林凤丽、罗旭升和朱肯尼。2018.通过复杂查询图编码的知识库问题解答。在EMNLP中。谷歌学者谷歌学者
  53. 郝马,闫珂,2015。介绍实体推荐和理解。在WWW中。谷歌学者谷歌学者
  54. 毛萨姆。2016年,开放式信息提取系统和下游应用程序。在IJCAI中。谷歌学者谷歌学者
  55. 潘伯元、郝丽、姚子玉、邓才和孙欢。2019.会话问题生成的强化动态推理。在ACL中。谷歌学者谷歌学者
  56. Panupong Pasupat和Percy Liang。2015.半结构化表的合成语义分析。在ACL中。谷歌学者谷歌学者
  57. 邱云琪、王元卓、金小龙和张坤。2020。弱监督知识图上多关系问题回答的逐步推理。在WSDM中。谷歌学者谷歌学者
  58. 菲利普·拉德林斯基和尼克·克拉斯韦尔。2017.会话搜索的理论框架。用CHIIR。谷歌学者谷歌学者
  59. Pranav Rajpurkar、Jian Zhang、Konstantin Lopyrev和Percy Liang。2016.SkuAD:100000多个机器理解文本的问题。在EMNLP中。谷歌学者谷歌学者
  60. Sudha Rao和Hal DauméIII2018。学习提出好的问题:使用完美信息的神经期望值对澄清问题进行排序。在ACL中。谷歌学者谷歌学者
  61. Deepak Ravichandran和Eduard Hovy。2002.学习问答系统的表层文本模式。在ACL中。谷歌学者谷歌学者
  62. Siva Reddy、Danqi Chen和Christopher Manning。2019.CoQA:对话式问答挑战。TACL,第7卷(2019年)。谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  63. Marzieh Saeidi、Max Bartolo、Patrick Lewis、Sameer Singh、Tim Rockt“aschel、Mike Sheldon、Guillaume Bouchard和Sebastian Riedel,2018年。对话机器阅读中自然语言规则的解读。在EMNLP中。谷歌学者谷歌学者
  64. Amrita Saha、Vardaan Pahuja、Mitesh Khapra、Karthik Sankaranarayanan和Sarath Chandar。2018.复杂顺序问答:学习用知识图在链接的问答对上进行对话。在AAAI。谷歌学者谷歌学者
  65. 丹尼斯·萨文科夫(Denis Savenkov)和尤金·阿基斯坦(Eugene Agichtein)。2016年,当知识库不够时:使用外部文本数据对知识库进行问答。在SIGIR中。谷歌学者谷歌学者
  66. 沈涛、耿秀波、秦涛、郭大雅、唐杜玉、南段、龙国栋和蒋大新。2019.基于大规模知识库的对话式问题回答多任务学习。在EMNLP-IJCNLP中。谷歌学者谷歌学者
  67. Fabian Suchanek、Gjergji Kasneci和Gerhard Weikum。2007年。YAGO:语义知识的核心。在WWW中。谷歌学者谷歌学者数字图书馆数字图书馆
  68. 海地太阳、塔妮娅·贝德拉克斯·韦斯和威廉·科恩。2019.PullNet:基于知识库和文本的迭代检索的开放领域问题解答。在EMNLP-IJCNLP中。谷歌学者谷歌学者
  69. 海地太阳、Bhuwan Dhingra、Manzil Zaheer、Kathryn Mazaitis、Ruslan Salakhutdinov和William Cohen。2018.使用知识库和文本的早期融合进行开放领域问题解答。在EMNLP中。谷歌学者谷歌学者
  70. 孙欢、马浩、何晓东、叶文涛、于苏、闫喜峰。2016.在WWW中搜索表格单元格进行问答。谷歌学者谷歌学者
  71. 孙浩、马浩、叶文义、蔡英文、刘建军和张敏敏。2015.通过语义丰富进行开放域问答。在WWW中。谷歌学者谷歌学者
  72. 阿隆娜·西多洛娃(Alona Sydorova)、尼娜·波纳(Nina Poerner)和本杰明·罗斯(Benjamin Roth)。2019.基于知识库和文本的可解释问题解答。在ACL中。谷歌学者谷歌学者
  73. Alon Talmor和Jonathan Berant。2018.网络作为回答复杂问题的知识库。在NAACL-HLT中。谷歌学者谷歌学者
  74. 阿隆·塔尔莫和乔纳森·贝兰特。2019.MultiQA:阅读理解中泛化和迁移的实证研究。在ACL中。谷歌学者谷歌学者
  75. C.Tan、F.Wei、Q.Zhou、N.Yang、B.Du、W.Lv和M.Zhou。2018.使用分层门控递归神经网络进行上下文软件应答句子选择。IEEE/ACM传输。《音频、语音和语言处理》,第26卷,第3期(2018年)。谷歌学者谷歌学者数字图书馆数字图书馆
  76. 克里斯蒂娜·昂格尔(Christina Unger)、洛伦斯·比赫曼(Lorenz Bühmann)、延斯·莱曼(Jens Lehmann,Axel-Cyrille Ngonga Ngomo)、丹尼尔·格伯(Daniel Gerber)和菲利普·西米亚诺(Philipp Cimiano)。2012.基于模板的RDF数据问答。在WWW中。谷歌学者谷歌学者
  77. 斯维特拉娜·瓦库连科、哈维尔·大卫·费尔南德斯·加西亚、阿克塞尔·波列斯、马尔滕·德·里杰克和迈克尔·科切斯。2019.知识图上复杂问题答案的消息传递。在CIKM中。谷歌学者谷歌学者
  78. 埃伦·沃希斯(Ellen M.Voorhees)。1999年,TREC-8问答跟踪报告。在TREC中。谷歌学者谷歌学者
  79. Denny Vrandevc ić和Markus Krötzsch。2014年,维基数据:一个免费的协作知识库。CACM,第57卷,第10卷(2014年)。谷歌学者谷歌学者
  80. 王冰宁、姚婷、张琦、徐敬芳、田志兴、刘康和赵军。2019.用于开放域问答的文档门控阅读器。在SIGIR中。谷歌学者谷歌学者
  81. 吴志勇(Zhiyong Wu)、高本(Ben Kao)、吴天宣(Tien Hsuan Wu),尹鹏程(Pengcheng Yin)和刘群(Qun Liu)。2020年。PERQ:预测、解释和纠正KB-QA系统中的失败问题。在WSDM中。谷歌学者谷歌学者数字图书馆数字图书馆
  82. 熊文翰、莫玉、张世玉、郭晓晓和王威廉。2019.使用知识软件阅读器改进不完整知识库的问题解答。在ACL中。谷歌学者谷歌学者
  83. 徐晶晶、王月晨、唐杜玉、南段、杨鹏程、齐增、周明和徐孙。2019年b.在基于知识的问题回答中提出澄清问题。EMNLP-IJCNLP。谷歌学者谷歌学者
  84. 徐坤、赖宇轩、冯燕松和王志国。2019年a.增强基于知识的问题回答的键值记忆神经网络。NAACL-HLT。谷歌学者谷歌学者
  85. 徐坤(Kun Xu)、红蒂(Siva Reddy)、冯燕松(Yansong Feng)、黄松芳(Songfang Huang)和赵东燕(Dongyan Zhao)。2016年,通过关系提取和文本证据在Freebase上回答问题。在ACL中。谷歌学者谷歌学者
  86. Mohamed Yahya、Klaus Berberich、Shady Elbassuoni和Gerhard Weikum。2013年,通过链接数据网络进行稳健的问答。在CIKM中。谷歌学者谷歌学者
  87. 杨云伦(Yunlun Yang)、余恭(Yu Gong)和席晨(Xi Chen)。2018年a。电子商务会话搜索的查询跟踪:机器理解视角。在CIKM中。谷歌学者谷歌学者
  88. 杨志林、齐鹏、张赛正、Yoshua Bengio、William Cohen、Ruslan Salakhuttinov和Christopher D Manning。2018年b月。HotpotQA:一个用于多种可解释的多跳问题回答的数据集。在EMNLP中。谷歌学者谷歌学者
  89. Scott Wen-tau Yih和Hao Ma.2016a。利用知识库、网络和其他工具进行问答。在NAACL-HLT中。谷歌学者谷歌学者
  90. Wen-tau Yih和Hao Ma.2016b。利用知识库、网络和其他工具进行问答。在SIGIR中。谷歌学者谷歌学者
  91. 尹鹏程、段南、高本、鲍俊伟、周明。2015.在开放知识库中回答具有复杂语义约束的问题。在CIKM中。谷歌学者谷歌学者
  92. 张新波、邹磊和胡森,2019年。通过反馈改进问答系统的互动机制。在CIKM中。谷歌学者谷歌学者
  93. 周康彦(Kangyan Zhou)、Shrimai Prabhumoye和Alan W Black。2018.基于文档的对话数据集。在EMNLP中。谷歌学者谷歌学者

索引术语

  1. 基于已固化和开放网络源的问题解答

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    • 发布于

      封面图片ACM会议
      SIGIR’20:第43届国际ACM SIGIR信息检索研究与开发会议记录
      2020年7月
      2548页
      国际标准图书编号:9781450380164
      内政部:10.1145/3397271

      版权所有©2020所有者/作者

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      出版商

      计算机协会

      美国纽约州纽约市

      出版历史

      • 出版:2020年7月25日

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