現代問答系統

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現況

就我所知，應該還有很多困難，是個很難的研究領域！

目前只在《限定領域》做得比較好，像是《棒球領域的問答，自然語言資料庫查詢系統，或者像是 Siri 這樣要求電腦做某些動作》的系統。

系統分類

分類法 1

1. 限定領域
2. 開放領域

分類法 2

1. IR-based : 直接檢索後排序。
2. Knowledge-based : 轉成邏輯語言。

記憶

記得之前看過一篇《華裔女性》的《問答系統博士論文》，關注焦點如下：

1. 答案為單一詞彙的。
2. 答案為一段文章的，表達為《起點、終點》。

其假設為《答案就在閱讀的文章》中！

該論文暫時忘記在哪了，以下是最近搜尋到的一些文章！

另外、問答系統的答案，通常可以分為《人事時地物數》等類別，然後再分別探討處理！

線上系統

• Question Answering System 基础篇–中文问答系统
• http://start.csail.mit.edu/index.php
• Scidict – 中文问答系统
• http://www.ask.com
• https://www.answers.com/
• http://www.answerbus.com/

問答語料庫

• SQuAD – https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/

English Reference

• papers with code: question-answering
  • Large-scale Simple Question Answering with Memory Networks
  • Towards AI-Complete Question Answering: A Set of Prerequisite Toy Tasks
  • BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding (PDF)
• NLP — Question Answering System using Deep Learning
• Deep Learning for Question Answering, Mohit Iyyer (PDF)
• State of the art Deep Learning Model for Question Answering
• Question Answering Using Deep Learning(PDF)
• Applying Deep Learning to Answer Selection: A Study and An Open Task (PDF)

中文參考文獻

• 百度百科: 问答系统
• QA问答系统(Question Answering) (讚!)
• NLP 笔记 - Question Answering System
  • https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/23.pdf
• 維基百科:問答系統
• 开放域问答系统研究综述*(PDF)
• QA问答系统中的深度学习技术实现
• 用深度学习来做自动问答的一般方法
• 基于深度神经网络的自动问答系统概述

相關技術

• 自己动手做聊天机器人 二十五-google的文本挖掘深度学习工具word2vec的实现原理