Плотный поиск фрагментов текста для ответов на вопросы в открытом домене

Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering
Danqi Chen, Patrick Lewis, Vladimir Karpukhin, Wen-tau Yih, Sergey Edunov, Barlas Oğuz, Sewon Min, Ledell Wu
2020-01-01
SCID:  54.1/9ndkcj9w Discuss with AI
2020EMNLPплотный поиск фрагментов текстаответы на вопросы в открытом домене
Abstract (AI)
Владимир Карпухин, Барлас Огюз, Сэвон Мин, Патрик Льюис, Леделл Ву, Сергей Эдунов, Даньци Чэнь, Вэнь-тау И. Материалы конференции 2020 года по эмпирическим методам обработки естественного языка (EMNLP). 2020.
Key Findings
1
Из предоставленного текста невозможно извлечь конкретные выводы, количественные результаты, сравнения или ограничения.
2
Предоставленный текст содержит библиографическую информацию и название, но не содержит текста аннотации с описанием методов, результатов или выводов.
Research Object

Системы ответов на вопросы в открытом домене, использующие плотный поиск фрагментов текста

Research Subject

Эффективность плотного поиска фрагментов текста при выявлении релевантных фрагментов и повышении качества ответов на вопросы в открытом домене

Publication Details
Publication Date
2020-01-01
Journal
Publisher
ISSN
Access Type
Author Information
Authors
Danqi Chen
Patrick Lewis
Vladimir Karpukhin
Wen-tau Yih
Sergey Edunov
Barlas Oğuz
Sewon Min
Ledell Wu
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat →
Make a presentation
100%