QA Survey CN

Survey de controle de qualidade

Os sistemas de perguntas e respostas são uma direção de pesquisa nas áreas de inteligência artificial e processamento de linguagem natural que atraiu muita atenção e tem amplas perspectivas de desenvolvimento. O principal motivo de seu aumento na pesquisa é a necessidade das pessoas de obter informações rápidas e precisas. During the research and development of the Q&A system, the research team of Beihang Big Data High-tech Center focused on the research of the Knowledge Graph-based Q&A (KBQA), the Text-based Q&A (TextQA), the Table-based Q&A system (TableQA) and the Vision-based Q&A system (VisualQA), and integrated its existing academic and industrial related theories and technologies, currently including the following eight parts:

• Resposta de perguntas da comunidade (CQA)-círculo acadêmico
• Resposta de perguntas da comunidade (CQA)-Industrial
• Compreensão de leitura de máquinas (MRC)-acadêmica
• Compreensão de leitura de máquinas (MRC)-Industrial
• Resposta de perguntas da base de conhecimento (KBQA)-círculo acadêmico
• Resposta de perguntas da base de conhecimento (KBQA) -Industrial
• A resposta das perguntas da tabela (TQA)-círculo acadêmico
• Resposta de perguntas visuais (VQA)-círculo acadêmico

Espero prestar assistência a estudiosos e pesquisadores relevantes nas áreas de sistemas de perguntas e respostas e processamento de linguagem natural. Esta pesquisa manterá atualizações regulares e contínuas e rastreará continuamente as tecnologias de ponta. Se houver alguma falha, critique e corrija -as. Todos os sistemas de perguntas e respostas e pesquisadores de processamento de idiomas naturais podem usá -los, e todos também podem melhorar essa pesquisa juntos.

Notícias!

• Avaliação de CCL2022: Avaliação de extração de conhecimento para perguntas e respostas orientadas para o domínio. A avaliação foi organizada em conjunto por nossa equipe e pela aviação de Zongheng. Todos são convidados a prestar atenção e participar!
• Modelo de compreensão de leitura chinesa pré-treinada para aplicações de perguntas e respostas e extração. Classificamos e obtivemos dados no campo chinês e, com base na otimização de modelos relevantes, alcançamos os principais resultados na compreensão de leitura no campo chinês. (20220630)
• Plataforma de interação inteligente de conhecimento cruzado Plataforma de interação embutida Pergunta e algoritmo de resposta, suportando a rápida configuração dos gráficos de conhecimento em diferentes campos para iniciar a plataforma de aplicação de perguntas e respostas (20220625)
• O recente progresso da pesquisa das perguntas e respostas visuais no ACL2021, ACL2022, EMNLP2021, NAACL2021, NAACL2022, CVPR2021 e ICCV2021 será atualizado em breve. (Espera-se que seja atualizado em meados de julho de 2022)
• O trabalho relacionado a perguntas e respostas do Gráfico de Conhecimento no ACL2022, NAACL2022, AAAI2022 e SIGIR2022 foi atualizado. (20220618)
• Adicionando raciocínio lógico Raciocínio lógico Leitura de conjuntos de dados e modelos relacionados (20220612)
• O trabalho relacionado à compreensão de leitura no ACL2022, AAAI2022 e SIGIR2022 foi atualizado. (20220612)

Contribuição de código aberto

Atualmente, estamos preparando a versão em inglês da pesquisa. Esperamos que a maioria dos pesquisadores possa participar, para que a pesquisa continue a melhorar e evoluir. Também forneceremos plataformas de promoção e incentivos materiais correspondentes para os participantes. Se você estiver interessado em participar de colaboradores de código aberto, entre em contato com [email protected] no endereço de e -mail. O email será respondido dentro de 3 dias úteis! Espero que esta pesquisa possa contribuir ainda mais para a pesquisa e aplicação de controle de qualidade nos esforços de todos.

Resultados relacionados

Artigos acadêmicos

• Richong Zhang, Yue Wang, Yongyi Mao e Jinpeng Huai: Respondendo a perguntas em bases de conhecimento: um modelo assistido por verificação com treinamento iterativo. Transações ACM em sistemas de informação. 37 (4): 40: 1-40: 26 (2019)

• Yue Wang, Richong Zhang, Cheng Xu e Yongyi Mao: A abordagem Apva-Turbo para responder à resposta na base de conhecimento. Anais da 27ª Conferência Internacional sobre Linguística Computacional (Coling), páginas 1998–2009 (2018)

livros

• Será lançado oficialmente na segunda metade de 2022!

patente

• CN107748757A | Um método de pergunta e resposta baseado no gráfico de conhecimento
• CN111858887A | Um sistema de perguntas e respostas da comunidade para serviço de aeroporto
• CN111858888A | Método de diálogo de várias rodadas para cena de valor do aeroporto
• Método de construção de gráficos de conhecimento baseado em dados de várias fontes
• Projeto e implementação de perguntas e perguntas e respostas baseadas no gráfico de conhecimento
• Pesquisa sobre métodos de perguntas e respostas com base na base de conhecimento

Produtos de aplicação

• Gráfico inteligente de perguntas e respostas sobre conhecimento e conhecimento de ação
• Compreensão de leitura de texto de domínio geral
• Plataforma de interação inteligente de conhecimento cruzado
• Enciclopédia da aviação civil Q&A
• Perguntas e Perguntas -Perguntas de Campo Vertical Prática de Aplicativo

Agradecimentos

Agradecemos a Beihang High-Tech Center, que apóia a divulgação de dados e pesquisa e desenvolvimento de sistemas, e a todos os membros da equipe envolvidos neste trabalho:

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

sobre nós

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