本文讲解丹琦和Scott在ACL2020上主讲的Tutorial——Open-Domain Question Answering。开放域问答之所以重要，是因为它是搜索引擎的终极形态。而搜索引擎的重要性就不必多说了，需求量大，商业模式成熟，以搜索引擎为入口的应用养活了谷歌、百度和一系列垂搜大厂，占据了当今互联网的大半壁江山。要是掌握了这门技术，前途不可估量。

这次的Tutorial，主要讲的是利用非结构化数据进行问答这一分支任务，也是当今场景最多的任务，毕竟结构化、半结构化数据有一定的获取成本。

从开放域问答兴起以来，可以分为以下四个阶段：

  • Pipeline：类似搜索引擎，分为Query理解、候选召回和答案抽取
  • Two-stage：对Pipeline进行简化，先用Retriever抽取候选，然后用Reader做阅读理解
  • End-to-end learning：用神经网络替换传统Retriever，尝试把Retriever和Reader一起训练
  • Retrieval-free models：不检索了，预训练都学会了，直接上模型就完了

PPT&视频：

https://github.com/danqi/acl2020-openqa-tutorial

 

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