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论文简述：本文提出了一种基于两种算法创新的新型开放域质量保证系统——增强Ranker-Reader。文中首先提出了一个带有排名组件的开放域QA新管道，该组件根据生成给定问题的基本真实答案的可能性对检索到的文章进行排名。
2020寒假，QA论文小总结.主要看了20篇近三年的顶会QA相关文章.大致分为几类：.特定领域的问答系统，如法律、医疗等.基于文本阅读理解的QA研究.基于知识图谱、知识库的QA研究.整合文本和KB的QA研究.提出新的QA数据集.中文相关.
论文简述：本文将问答(QA)作为一种强化学习任务，称之为主动问答。.这里提出一个介于用户和黑箱QA系统之间的代理，并学会重新组织问题以获得最佳答案。.代理通过对最初问题的自然语言重新表达来探测系统，并收集返回的证据来获得最佳答案。.TILE:Query...
往期QA系列论文：(含源码)QuestionAnswering(QA)论文整理(一)(含源码)QuestionAnswering(QA)论文整理(二...条件所处的环境，可以实现统一的建模。UniLM在GLUE基准测试，SQuAD2.0和CoQA问题解答任务方面与BERT相比具有优势。
我在药厂是QA,关于QA方面的论文怎么写啊急用，求求帮帮忙吧.我今年七月份毕业，在药厂是QA，学院催着要论文，我想写一篇关于现场监控的论文，请好心人帮帮忙...可选中1个或多个下面的关键词，搜索相关资料。.也可直接点“搜索资料”搜索整个问题。.
这个结合可能体现于多方面，表示上，操作上，知识上等等（需要多加尝试）。而应用知识去使得对话更加的富有知识，或者数据驱动结合知识做更加generative的QA。这个是很关键的，我认为也是更有前景的！最后推荐关于做这方面的2篇论文：
不知道有没有QA同行评过中级或者高级职称，就是工程系列的那个。我想问一下大家，像我们这样评职称的话论文要写什么方面啊？完全没方向啊！返回小木虫查看更多
论文内容：摘要：介绍本文主要是提供了一种开放领域的QA匹配的问答系统，并且描述了创建的WIKI数据集的方式。这种QA匹配的算法与之前的算法的不同之处在于，以往重点在于Q和A中相同词的个数，主要重点在于文本结构的相似，本文的算法偏向于语义
论文推荐：QA，增强学习，知识图谱，机器阅读理解|本周值得读#402017-07-0808:31来源:PaperWeekly「本周值得读」是PaperWeekly的优质文章集合地。在这里，来自NLP、CV、DL等方向的学习达人，各自用精炼妙语推荐当下最新的高质量文章...
SomeThoughts：（1）QA方面论文的第一篇，时间也是2015年的论文，所提出的神经网络结构也较为简单，也没有加入RNN的部分，没有去刻画自然语言的序列特征，包括激活函数也是tanh。
论文简述：本文提出了一种基于两种算法创新的新型开放域质量保证系统——增强Ranker-Reader。文中首先提出了一个带有排名组件的开放域QA新管道，该组件根据生成给定问题的基本真实答案的可能性对检索到的文章进行排名。
2020寒假，QA论文小总结.主要看了20篇近三年的顶会QA相关文章.大致分为几类：.特定领域的问答系统，如法律、医疗等.基于文本阅读理解的QA研究.基于知识图谱、知识库的QA研究.整合文本和KB的QA研究.提出新的QA数据集.中文相关.
论文简述：本文将问答(QA)作为一种强化学习任务，称之为主动问答。.这里提出一个介于用户和黑箱QA系统之间的代理，并学会重新组织问题以获得最佳答案。.代理通过对最初问题的自然语言重新表达来探测系统，并收集返回的证据来获得最佳答案。.TILE:Query...
往期QA系列论文：(含源码)QuestionAnswering(QA)论文整理(一)(含源码)QuestionAnswering(QA)论文整理(二...条件所处的环境，可以实现统一的建模。UniLM在GLUE基准测试，SQuAD2.0和CoQA问题解答任务方面与BERT相比具有优势。
我在药厂是QA,关于QA方面的论文怎么写啊急用，求求帮帮忙吧.我今年七月份毕业，在药厂是QA，学院催着要论文，我想写一篇关于现场监控的论文，请好心人帮帮忙...可选中1个或多个下面的关键词，搜索相关资料。.也可直接点“搜索资料”搜索整个问题。.
这个结合可能体现于多方面，表示上，操作上，知识上等等（需要多加尝试）。而应用知识去使得对话更加的富有知识，或者数据驱动结合知识做更加generative的QA。这个是很关键的，我认为也是更有前景的！最后推荐关于做这方面的2篇论文：
不知道有没有QA同行评过中级或者高级职称，就是工程系列的那个。我想问一下大家，像我们这样评职称的话论文要写什么方面啊？完全没方向啊！返回小木虫查看更多
论文内容：摘要：介绍本文主要是提供了一种开放领域的QA匹配的问答系统，并且描述了创建的WIKI数据集的方式。这种QA匹配的算法与之前的算法的不同之处在于，以往重点在于Q和A中相同词的个数，主要重点在于文本结构的相似，本文的算法偏向于语义
论文推荐：QA，增强学习，知识图谱，机器阅读理解|本周值得读#402017-07-0808:31来源:PaperWeekly「本周值得读」是PaperWeekly的优质文章集合地。在这里，来自NLP、CV、DL等方向的学习达人，各自用精炼妙语推荐当下最新的高质量文章...
SomeThoughts：（1）QA方面论文的第一篇，时间也是2015年的论文，所提出的神经网络结构也较为简单，也没有加入RNN的部分，没有去刻画自然语言的序列特征，包括激活函数也是tanh。
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