问题回答（QA）是信息检索和信息提取领域内的一项自然理解任务，由于基于机器阅读理解的模型的强劲发展，近年来，近年来，近年来的计算语言学和人工智能研究社区引起了很多关注。基于读者的质量检查系统是一种高级搜索引擎，可以使用机器阅读理解（MRC）技术在开放域或特定领域特定文本中找到正确的查询或问题的答案。 MRC和QA系统中的数据资源和机器学习方法的大多数进步尤其是在两种资源丰富的语言中显着开发的，例如英语和中文。像越南人这样的低资源语言见证了关于质量检查系统的稀缺研究。本文介绍了XLMRQA，这是第一个在基于Wikipedia的文本知识源（使用UIT-Viquad语料库）上使用基于变压器的读取器的越南质量检查系统，使用深​​层神经网络模型优于DRQA和BERTSERINI，优于两个可靠的QA系统分别为24.46％和6.28％。从三个系统获得的结果中，我们分析了问题类型对质量检查系统性能的影响。

问题答案（QA）是自然语言处理中最具挑战性的最具挑战性的问题之一（NLP）。问答（QA）系统试图为给定问题产生答案。这些答案可以从非结构化或结构化文本生成。因此，QA被认为是可以用于评估文本了解系统的重要研究区域。大量的QA研究致力于英语语言，调查最先进的技术和实现最先进的结果。然而，由于阿拉伯QA中的研究努力和缺乏大型基准数据集，在阿拉伯语问答进展中的研究努力得到了很大速度的速度。最近许多预先接受的语言模型在许多阿拉伯语NLP问题中提供了高性能。在这项工作中，我们使用四个阅读理解数据集来评估阿拉伯QA的最先进的接种变压器模型，它是阿拉伯语 - 队，ArcD，AQAD和TYDIQA-GoldP数据集。我们微调并比较了Arabertv2基础模型，ArabertV0.2大型型号和ARAElectra模型的性能。在最后，我们提供了一个分析，了解和解释某些型号获得的低绩效结果。

近年来，低资源机器阅读理解（MRC）取得了重大进展，模型在各种语言数据集中获得了显着性能。但是，这些模型都没有为URDU语言定制。这项工作探讨了通过将机器翻译的队伍与来自剑桥O级书籍的Wikipedia文章和Urdu RC工作表组合的人生成的样本组合了机器翻译的小队，探讨了乌尔通题的半自动创建了数据集（UQuad1.0）。 UQuad1.0是一个大型URDU数据集，用于提取机器阅读理解任务，由49K问题答案成对组成，段落和回答格式。在UQuad1.0中，通过众包的原始SquAd1.0和大约4000对的机器翻译产生45000对QA。在本研究中，我们使用了两种类型的MRC型号：基于规则的基线和基于先进的变换器的模型。但是，我们发现后者优于其他人;因此，我们已经决定专注于基于变压器的架构。使用XLMroberta和多语言伯特，我们分别获得0.66和0.63的F1得分。

近年来，问题回答（QA）系统引起了爆炸性的关注。但是，越南语中的质量检查任务没有很多数据集。值得注意的是，医疗域中大多没有数据集。因此，我们为回答数据集（VIHealthQA）建立了一个越南医疗保健问题，其中包括10,015个问题 - 答案段落对，以实现这项任务，其中在享有盛名的健康网站上问了来自健康利益的用户的问题，并在享有资格的专家中得到了答案。本文提出了一个基于句子 - 伯特（Sbert）的两阶段质量检查系统，使用多个负损失（MNR）损失与BM25结合在一起。然后，我们使用许多单词范围的模型进行多种实验，以评估系统的性能。通过获得的结果，该系统的性能比传统方法更好。

We present SpaceQA, to the best of our knowledge the first open-domain QA system in Space mission design. SpaceQA is part of an initiative by the European Space Agency (ESA) to facilitate the access, sharing and reuse of information about Space mission design within the agency and with the public. We adopt a state-of-the-art architecture consisting of a dense retriever and a neural reader and opt for an approach based on transfer learning rather than fine-tuning due to the lack of domain-specific annotated data. Our evaluation on a test set produced by ESA is largely consistent with the results originally reported by the evaluated retrievers and confirms the need of fine tuning for reading comprehension. As of writing this paper, ESA is piloting SpaceQA internally.

有关应答数据集和模型的研究在研究界中获得了很多关注。其中许多人释放了自己的问题应答数据集以及模型。我们在该研究领域看到了巨大的进展。本调查的目的是识别，总结和分析许多研究人员释放的现有数据集，尤其是在非英语数据集以及研究代码和评估指标等资源中。在本文中，我们审查了问题应答数据集，这些数据集可以以法语，德语，日语，中文，阿拉伯语，俄语以及多语言和交叉的问答数据集进行英语。

Supervised Question Answering systems (QA systems) rely on domain-specific human-labeled data for training. Unsupervised QA systems generate their own question-answer training pairs, typically using secondary knowledge sources to achieve this outcome. Our approach (called PIE-QG) uses Open Information Extraction (OpenIE) to generate synthetic training questions from paraphrased passages and uses the question-answer pairs as training data for a language model for a state-of-the-art QA system based on BERT. Triples in the form of <subject, predicate, object> are extracted from each passage, and questions are formed with subjects (or objects) and predicates while objects (or subjects) are considered as answers. Experimenting on five extractive QA datasets demonstrates that our technique achieves on-par performance with existing state-of-the-art QA systems with the benefit of being trained on an order of magnitude fewer documents and without any recourse to external reference data sources.

The General QA field has been developing the methodology referencing the Stanford Question answering dataset (SQuAD) as the significant benchmark. However, compiling factual questions is accompanied by time- and labour-consuming annotation, limiting the training data's potential size. We present the WikiOmnia dataset, a new publicly available set of QA-pairs and corresponding Russian Wikipedia article summary sections, composed with a fully automated generative pipeline. The dataset includes every available article from Wikipedia for the Russian language. The WikiOmnia pipeline is available open-source and is also tested for creating SQuAD-formatted QA on other domains, like news texts, fiction, and social media. The resulting dataset includes two parts: raw data on the whole Russian Wikipedia (7,930,873 QA pairs with paragraphs for ruGPT-3 XL and 7,991,040 QA pairs with paragraphs for ruT5-large) and cleaned data with strict automatic verification (over 160,000 QA pairs with paragraphs for ruGPT-3 XL and over 3,400,000 QA pairs with paragraphs for ruT5-large).

阅读理解（RC）是从给定的段落或一组段落回答问题的任务。在多个段落的情况下，任务是找到问题的最佳答案。最近在自然语言处理领域（NLP）的试验和实验证明，机器可以提供不仅可以在文章中处理文本的能力，并了解其含义来回答该段落的问题，而且可以超越在许多数据集中的人类性能，例如Standford的问题应答数据集（班德）。本文在过去几十年中提出了对自然语言处理的阅读理解及其演变的研究。我们还应研究单一文件阅读理解的任务如何作为我们的多文件阅读理解系统的构建块。在本文的后半部分中，我们将研究最近提出的多文件阅读理解模型 - Re3Q，由读者，检索器和基于RA-Ranker的网络组成，以获取最佳答案给定的一组段落。

This paper proposes to tackle opendomain question answering using Wikipedia as the unique knowledge source: the answer to any factoid question is a text span in a Wikipedia article. This task of machine reading at scale combines the challenges of document retrieval (finding the relevant articles) with that of machine comprehension of text (identifying the answer spans from those articles). Our approach combines a search component based on bigram hashing and TF-IDF matching with a multi-layer recurrent neural network model trained to detect answers in Wikipedia paragraphs. Our experiments on multiple existing QA datasets indicate that (1) both modules are highly competitive with respect to existing counterparts and (2) multitask learning using distant supervision on their combination is an effective complete system on this challenging task.

为英语以外的其他语言构建有效的开放式问题答案（开放质量质量质量）系统可能是具有挑战性的，这主要是由于缺乏标记的培训数据。我们提出了一种数据有效的方法来引导此类系统，以使用英语以外的其他语言。我们的方法只需要在给定语言中，以及机器翻译的数据以及至少一个双语语言模型中有限的质量检查资源。为了评估我们的方法，我们为冰岛语言构建了这样的系统，并评估了Trivia风格数据集的性能。用于培训的语料库是英语的，但机器被翻译成冰岛。我们训练双语的冰岛/英语模型，以嵌入英语背景和冰岛问题，并在用密集酶引入的方法之后（Lee等，2021）。最终的系统是冰岛和英语之间的开放式域杂志系统。最后，该系统适用于仅冰岛开放式质量检查，以说明如何有效地创建开放的QA系统，而使用感兴趣的语言对策划数据集的访问有限。

Machine Reading Comprehension has become one of the most advanced and popular research topics in the fields of Natural Language Processing in recent years. The classification of answerability questions is a relatively significant sub-task in machine reading comprehension; however, there haven't been many studies. Retro-Reader is one of the studies that has solved this problem effectively. However, the encoders of most traditional machine reading comprehension models in general and Retro-Reader, in particular, have not been able to exploit the contextual semantic information of the context completely. Inspired by SemBERT, we use semantic role labels from the SRL task to add semantics to pre-trained language models such as mBERT, XLM-R, PhoBERT. This experiment was conducted to compare the influence of semantics on the classification of answerability for the Vietnamese machine reading comprehension. Additionally, we hope this experiment will enhance the encoder for the Retro-Reader model's Sketchy Reading Module. The improved Retro-Reader model's encoder with semantics was first applied to the Vietnamese Machine Reading Comprehension task and obtained positive results.

该论文为罗马尼亚语提供了一个开放域的答案系统，回答了Covid-19相关问题。QA系统管道涉及自动问题处理，自动查询生成，Web搜索前10个最相关的文档，并使用用于提取质量质量质量质量质量质量质量的BERT模型回答提取，并在我们手动创建的COVID-19数据集上进行了培训。该论文将介绍质量检查系统及其与罗马尼亚语言技术的集成，COVID-19数据集以及对质量检查性能的不同评估。

过去十年互联网上可用的信息和信息量增加。该数字化导致自动应答系统需要从冗余和过渡知识源中提取富有成效的信息。这些系统旨在利用自然语言理解（NLU）从此巨型知识源到用户查询中最突出的答案，从而取决于问题答案（QA）字段。问题答案涉及但不限于用户问题映射的步骤，以获取相关查询，检索相关信息，从检索到的信息等找到最佳合适的答案等。当前对深度学习模型的当前改进估计所有这些任务的令人信服的性能改进。在本综述工作中，根据问题的类型，答案类型，证据答案来源和建模方法进行分析QA场的研究方向。此细节随后是自动问题生成，相似性检测和语言的低资源可用性等领域的开放挑战。最后，提出了对可用数据集和评估措施的调查。

Open-domain question answering relies on efficient passage retrieval to select candidate contexts, where traditional sparse vector space models, such as TF-IDF or BM25, are the de facto method. In this work, we show that retrieval can be practically implemented using dense representations alone, where embeddings are learned from a small number of questions and passages by a simple dualencoder framework. When evaluated on a wide range of open-domain QA datasets, our dense retriever outperforms a strong Lucene-BM25 system greatly by 9%-19% absolute in terms of top-20 passage retrieval accuracy, and helps our end-to-end QA system establish new state-of-the-art on multiple open-domain QA benchmarks. 1 * Equal contribution 1 The code and trained models have been released at https://github.com/facebookresearch/DPR.

我们介绍了关于多语言信息访问（MIA）2022共享任务的研讨会的结果，评估了16种类型上多样性的语言中的跨语性开放回程答案（QA）系统。在此任务中，我们在14种类型上多样化的语言中调整了两个大规模的跨语性开放式质疑QA数据集，并使用了2种代表性不足的语言中的新注释的开放式QA数据：Tagalog和Tamil。四个团队提交了他们的系统。利用迭代开采的最佳系统是不同的负面示例和较大的预审慎模型达到32.2 F1，表现优于我们的基线4.5分。第二最佳系统使用实体感知的上下文化表示文档检索，并在泰米尔语（20.8 F1）方面取得了重大改进，而其他大多数系统的得分几乎为零。

我们描述了我们的两阶段系统用于多语言信息访问（MIA）2022关于跨语义开放回程问题的共享任务。第一阶段包括多种语通过的检索，并具有混合密集且稀疏的检索策略。第二阶段由读者组成，该读者从第一阶段返回的顶级段落中输出答案。我们展示了使用实体表示，稀疏检索信号来帮助稠密检索的功效以及fusion-In-indecoder。在开发集中，我们在XOR-TYDI QA上获得43.46 F1和MKQA的21.99 F1，平均F1分数为32.73。在测试集中，我们在XOR-TYDI QA上获得40.93 F1和MKQA上的22.29 F1，平均F1分数为31.61。在开发和测试集上，我们在官方基线上提高了4个F1点。

Open-Domain Generative Question Answering has achieved impressive performance in English by combining document-level retrieval with answer generation. These approaches, which we refer to as GenQA, can generate complete sentences, effectively answering both factoid and non-factoid questions. In this paper, we extend GenQA to the multilingual and cross-lingual settings. For this purpose, we first introduce GenTyDiQA, an extension of the TyDiQA dataset with well-formed and complete answers for Arabic, Bengali, English, Japanese, and Russian. Based on GenTyDiQA, we design a cross-lingual generative model that produces full-sentence answers by exploiting passages written in multiple languages, including languages different from the question. Our cross-lingual generative system outperforms answer sentence selection baselines for all 5 languages and monolingual generative pipelines for three out of five languages studied.

预先训练的上下文化文本表示模型学习自然语言的有效表示，以使IT机器可以理解。在注意机制的突破之后，已经提出了新一代预磨模的模型，以便自变压器引入以来实现了良好的性能。来自变压器（BERT）的双向编码器表示已成为语言理解的最先进的模型。尽管取得了成功，但大多数可用的型号已经在印度欧洲语言中培训，但是对代表性的语言和方言的类似研究仍然稀疏。在本文中，我们调查了培训基于单语言变换器的语言模型的可行性，以获得代表语言的特定重点是突尼斯方言。我们评估了我们的语言模型对情感分析任务，方言识别任务和阅读理解问答任务。我们表明使用嘈杂的Web爬网数据而不是结构化数据（维基百科，文章等）更方便这些非标准化语言。此外，结果表明，相对小的Web爬网数据集导致与使用较大数据集获得的那些表现相同的性能。最后，我们在所有三个下游任务中达到或改善了最先进的Tunbert模型。我们释放出Tunbert净化模型和用于微调的数据集。

Multi-hop Machine reading comprehension is a challenging task with aim of answering a question based on disjoint pieces of information across the different passages. The evaluation metrics and datasets are a vital part of multi-hop MRC because it is not possible to train and evaluate models without them, also, the proposed challenges by datasets often are an important motivation for improving the existing models. Due to increasing attention to this field, it is necessary and worth reviewing them in detail. This study aims to present a comprehensive survey on recent advances in multi-hop MRC evaluation metrics and datasets. In this regard, first, the multi-hop MRC problem definition will be presented, then the evaluation metrics based on their multi-hop aspect will be investigated. Also, 15 multi-hop datasets have been reviewed in detail from 2017 to 2022, and a comprehensive analysis has been prepared at the end. Finally, open issues in this field have been discussed.