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QAConv: Question Answering on Informative Conversations

论文链接：https://www.aminer.cn/pub/60a24aac91e0115ec77b9da4

推荐理由： 本文介绍了QAConv，一个新的问题回答（question answering，QA）数据集，使用对话作为知识来源。作者专注于信息性对话，包括商业电子邮件、小组讨论和工作渠道等。与开放领域和面向任务的对话不同，上述对话通常是长的、复杂的、异步的，并且涉及强大的领域知识。作者总共收集了34,204个QA对，包括基于跨度的、*形式的和无法回答的问题，这些问题来自10,259个选定的对话，包括人类写的和机器生成的问题。作者将长对话分割为几块，并使用问题生成器和对话总结器作为辅助工具来收集多跳问题。实验结果表明，在现有QA数据集上训练的最先进的QA系统具有有限的零散能力，并倾向于将问题预测为不可回答的问题。在语料库上对这些系统进行微调，能够在大块模式和完整模式下分别取得23.6%和13.6%的显著改善。

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