常识是人工智能研究的重要内容，机器常识或机器对开放世界的理解和推理能力一直被认为是人工智能和自然语言理解的重要组成部分。常识问答则是机器推理上的一个重要的应用方向，目的是帮助计算机通过已有的知识推理判断未见过的输入信息，从而使计算机更自然地理解人们的表达。
长时间以来，许多研究始终致力于推进这一领域的发展，特别是近年来采用预训练语言模型、知识图谱、提示学习等新技术的方法得到广泛研究。尽管一些模型在选择式的常识问答数据集上（如CommonsenseQA )超过人类水平，但是在没有预先给定选项的场景下，如何基于常识和背景知识进行生成式的推理以获得答案仍旧是一个巨大的挑战。
近日，哈工大深圳 HLT 研究组刷新了 Allen AI 平台的常识推理问答 ProtoQA 任务榜单，该技术方案两次登顶 Leadboards 第一名。ProtoQA 榜单由 UMass Amherst 提出，目标是测试人工智能系统的常识推理能力。
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