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論文に話しかける:学術検索に神経質な質問応答をもたらす。 (arXiv:2004.02002v1 [cs.CL])

日付:

(4年2020月XNUMX日に提出)

要約: 最近のオープンドメインの質問を利用したTalk to Papersを紹介します
学術検索の現在の経験を改善するための回答(QA)テクニック。
これは、研究者が自然言語クエリを使用して検索できるように設計されています
膨大な量の学術論文から正確な回答を導き、洞察を引き出します。
従来の検索エンジンのベースラインを大幅に改善したものをいくつか
標準のQAデータセットを使用して、コミュニティにコラボレーションデータコレクションを提供する
を介して最初の自然言語処理研究QAデータセットをキュレートするツール
コミュニティの努力。

提出履歴

差出人:Tiancheng Zhao [メールを表示]
[v1]
土、4年2020月19日19:55:967 UTC(XNUMX KB)

出典:http://arxiv.org/abs/2004.02002

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