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QA Survey CN

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QA-Survey

질문과 답변 시스템은 인공 지능 및 자연 언어 처리 분야의 연구 방향으로, 많은 관심을 끌고 광범위한 개발 전망을 가지고 있습니다. 연구가 증가하는 주된 이유는 사람들이 정보를 빠르고 정확하게 얻을 필요가 있기 때문입니다. Q & A 시스템의 연구 및 개발 과정에서 Beihang Big Data High-Tech Center의 연구팀은 지식 그래프 기반 Q & A (텍스트 기반 Q & A), 테이블 기반 Q & A 시스템 (TableQA) 및 비전 기반 Q & A 시스템 (VisualQA)의 연구에 중점을 두었습니다.

커뮤니티 질문 응답 (CQA)-학술 원
커뮤니티 질문 응답 (CQA)-산업
기계 읽기 이해 (MRC)-학술
기계 판독 이해 (MRC)-산업
지식 기반 질문 응답 (KBQA)-학술 원
지식 기반 질문 응답 (KBQA)-산업
테이블 질문 응답 (TQA)-학술 원
시각적 질문 응답 (VQA)-학술 원

질문 답변 시스템 및 자연어 처리 분야의 관련 학자 및 연구원들에게 도움을 제공하기를 바랍니다. 이 설문 조사는 정기적이고 지속적인 업데이트를 유지하고 최첨단 기술을 지속적으로 추적합니다. 단점이 있으면 비판하고 수정하십시오. 모든 Q & A 시스템과 자연어 처리 연구원은 이들을 사용할 수 있으며 모든 사람들은이 설문 조사를 함께 개선 할 수 있습니다.

소식!

CCL2022 평가 : 도메인 지향 Q & A에 대한 지식 추출 평가. 이 평가는 우리 팀과 항공 여행 Zongheng이 공동으로 조직했습니다. 모두가주의를 기울이고 참여할 수 있습니다!
질문 및 답변 및 추출 응용 프로그램에 대한 미리 훈련 된 중국어 독해 모델. 우리는 중국 분야에서 데이터를 분류하고 얻었으며 관련 모델 최적화를 기반으로 중국 분야의 독해력을 선도하는 결과를 얻었습니다. (20220630)
크로스 도메인 지식 지능형 상호 작용 플랫폼 임베디드 맵 질문 및 답변 알고리즘, Q & A 응용 프로그램 플랫폼 (20220625)을 시작하기 위해 다른 필드에서 지식 그래프의 빠른 구성을 지원합니다.
ACL2021, ACL2022, EMNLP2021, NAACL2021, NAACL2022, CVPR2021 및 ICCV2021에서 시각적 Q & A의 최근 연구 진행 상황이 곧 업데이트 될 것입니다. (2022 년 9 월 중순에 업데이트 될 것으로 예상됩니다)
ACL2022, NAACL2022, AAAI2022 및 SIGIR2022의 지식 그래프 Q & A의 관련 작업이 업데이트되었습니다. (20220618)
논리적 추론 논리적 추론 읽기 이해 관계 관련 데이터 세트 및 모델 추가 (20220612)
ACL2022, AAAI2022 및 SIGIR2022의 독해 관련 작업이 업데이트되었습니다. (20220612)

오픈 소스 기여

우리는 현재 영어 버전의 설문 조사를 준비하고 있습니다. 우리는 대다수의 연구원들이 참여할 수 있기를 바랍니다. 따라서 설문 조사가 계속 개선되고 발전 할 수 있기를 바랍니다. 또한 참가자에게 홍보 플랫폼과 해당 자료 인센티브를 제공 할 것입니다. 오픈 소스 기고자 참여에 관심이 있으시면 이메일 주소로 [email protected]으로 문의하십시오. 이메일은 3 일 이내에 답변됩니다! 이 설문 조사가 모든 사람의 노력에서 QA 연구 및 응용 프로그램에 더 기여할 수 있기를 바랍니다.

감사의 말

데이터 공개 및 시스템 연구 개발을 지원하는 Beihang High-Tech Center 와이 작업에 관련된 모든 팀 구성원에게 감사드립니다.

Nie Zhijie, Hu Zhiyuan, Zhang Cunwang, Huang Hailang, Li Hangyu, Zhang Shuhui, Zhang Yanzhao, Li Yitong, Liu Chumin, Tian Yuan, Wang Junkai, Zhang Minghui