RocketQA: оптимизированный подход к обучению для плотного извлечения фрагментов текста в системах ответов на вопросы в открытом домене

RocketQA: An Optimized Training Approach to Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering
Wayne Xin Zhao, Haifeng Wang, Hua Wu, Yingqi Qu, Yuchen Ding, Jing Liu, Kai Liu, Ruiyang Ren, Daxiang Dong
2021-01-01
SCID:  54.1/ap45h9ck Discuss with AI
RocketQAплотный поиск фрагментоввопросно-ответная система в открытом доменеоптимизированное обучение
Abstract (AI)
Yingqi Qu, Yuchen Ding, Jing Liu, Kai Liu, Ruiyang Ren, Wayne Xin Zhao, Daxiang Dong, Hua Wu, Haifeng Wang. Материалы конференции 2021 года Североамериканского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики «Технологии обработки человеческого языка». 2021.
Key Findings
1
Невозможно надёжно извлечь конкретные эмпирические результаты, количественные улучшения или методологические утверждения из представленного текста.
2
Предоставленный текст содержит библиографическую информацию и название, но не включает содержание аннотации с описанием методов, экспериментов, результатов или ограничений.
Research Object

плотный поиск фрагментов текста для ответов на вопросы в открытом домене

Research Subject

оптимизированный подход к обучению для повышения эффективности поиска

Publication Details
Publication Date
2021-01-01
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
352
Access Type
Author Information
Authors
Wayne Xin Zhao
Haifeng Wang
Hua Wu
Yingqi Qu
Yuchen Ding
Jing Liu
Kai Liu
Ruiyang Ren
Daxiang Dong
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%