Wenhan XiongXiang Lorraine LiSrini IyerJingfei DuPatrick LewisWilliam Yang WangYashar MehdadWen-tau YihSebastian RiedelDouwe KielaBarlas Oğuz

摘要
我们提出了一种简单而高效的多跳密集检索方法,用于回答复杂的开放域问题,在两个多跳数据集(HotpotQA 和 multi-evidence FEVER)上均取得了当前最优的性能表现。与以往方法不同,我们的方法无需依赖任何特定语料库的信息,例如文档间的超链接或人工标注的实体标记,因而可广泛应用于任意非结构化文本语料库。此外,该系统在效率与准确率之间实现了更优的平衡:在 HotpotQA 上达到了最佳公开准确率,同时推理速度比现有方法快达10倍。
代码仓库
facebookresearch/multihop_dense_retrieval
官方
pytorch
GitHub 中提及
基准测试
| 基准 | 方法 | 指标 |
|---|---|---|
| question-answering-on-hotpotqa | Recursive Dense Retriever | ANS-EM: 0.623 ANS-F1: 0.753 JOINT-EM: 0.418 JOINT-F1: 0.666 SUP-EM: 0.575 SUP-F1: 0.809 |