计算机科学2021,Vol.48Issue(12) :286-296.DOI:10.11896/jsjkx.210100209

基于深度学习的交互式问答研究综述

Review on Interactive Question Answering Techniques Based on Deep Learning

黄欣 雷刚 曹远龙 陆明名
计算机科学2021,Vol.48Issue(12) :286-296.DOI:10.11896/jsjkx.210100209

基于深度学习的交互式问答研究综述

Review on Interactive Question Answering Techniques Based on Deep Learning

黄欣 1雷刚 1曹远龙 1陆明名2
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作者信息

  • 1. 江西师范大学软件学院 南昌 330022
  • 2. 同济大学电子与信息工程学院 上海200092
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摘要

相比传统的一问一答,交互式问答增加了对话上下文和背景等信息,这为理解用户输入和推理答案带来了新的挑战.首先,用户输入不再局限于问题,还可以是告知问题细节、反馈答案可行与否等带有意图的语句,因此需要理解对话中每个语句的意图.其次,交互式问答允许多个角色同时参与一个问题的讨论,为每个角色生成个性化的答案,因此需要理解对话中存在的角色.再次,当交互式问答围绕一段背景文本展开时,需要理解这段背景文本,并从中抽取出问题的答案.文章对交互式问答的发展及前沿动态进行了调研,分别对无背景交互式问答、有背景交互式问答以及迁移学习在交互式问答的应用3个子方向的新方法和新发现进行了介绍,并对交互式问答的研究前景进行了分析和展望.

关键词

问答系统/交互式问答/背景信息/预训练模型

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基金项目

江西省教育厅科技研究项目(GJJ200318)

国家自然科学基金(61962026)

出版年

2021
计算机科学
重庆西南信息有限公司(原科技部西南信息中心)

计算机科学

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子:0.944
ISSN:1002-137X
被引量4
参考文献量2
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