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基于深度学习的交互式问答研究综述
引用本文:黄欣,雷刚,曹远龙,陆明名. 基于深度学习的交互式问答研究综述[J]. 计算机科学, 2021, 48(12): 286-296. DOI: 10.11896/jsjkx.210100209
作者姓名:黄欣  雷刚  曹远龙  陆明名
作者单位:江西师范大学软件学院 南昌 330022;同济大学电子与信息工程学院 上海200092
摘    要:相比传统的一问一答,交互式问答增加了对话上下文和背景等信息,这为理解用户输入和推理答案带来了新的挑战.首先,用户输入不再局限于问题,还可以是告知问题细节、反馈答案可行与否等带有意图的语句,因此需要理解对话中每个语句的意图.其次,交互式问答允许多个角色同时参与一个问题的讨论,为每个角色生成个性化的答案,因此需要理解对话中存在的角色.再次,当交互式问答围绕一段背景文本展开时,需要理解这段背景文本,并从中抽取出问题的答案.文章对交互式问答的发展及前沿动态进行了调研,分别对无背景交互式问答、有背景交互式问答以及迁移学习在交互式问答的应用3个子方向的新方法和新发现进行了介绍,并对交互式问答的研究前景进行了分析和展望.

关 键 词:问答系统  交互式问答  背景信息  预训练模型

Review on Interactive Question Answering Techniques Based on Deep Learning
HUANG Xin,LEI Gang,CAO Yuan-long,LU Ming-ming. Review on Interactive Question Answering Techniques Based on Deep Learning[J]. Computer Science, 2021, 48(12): 286-296. DOI: 10.11896/jsjkx.210100209
Authors:HUANG Xin  LEI Gang  CAO Yuan-long  LU Ming-ming
Abstract:
Keywords:
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