HAS QA:用于开放域问题回答的分层答案范围模型

本文涉及开放域问题解答(即OpenQA)。 最近,一些作品将这个问题视为阅读理解(RC)任务,并直接将成功的RC模型应用于该任务。 但是,此类模型的性能不如RC任务中的性能好。 我们认为,RC的观点忽略了OpenQA任务中的三个特征:1)许多没有答案范围的段落都包含在数据收集中; 2)在一个给定的段落中可能存在多个答案范围; 3)答案范围的结束位置取决于起始位置。 在本文中,我们首先基于三级层次结构,即问题级别,段落级别和答案跨度级别,提出一种新的OpenQA概率公式。 然后,设计了分层答案范围模型(HAS-QA)来捕获每个概率。 HAS-QA有能力解决上述三个问题,公开OpenQA数据集上的实验表明,它大大优于传统的RC基准和最近的OpenQA基准。