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将 DFGN 模型用于HotpotQA （TBQA类型的公开数据集）QA任务注重从单一的篇章中找到证据和答案，但是有一些不需要推理，只要抽取就可以了。针对这个问题，有了一些需要多跳理解任务的数据集，如 WikiHop, Complex Web Question, HotpotQA多跳理解任务需要从多个篇章中过滤噪声，抽取出有用的信息。有文章提出从输入的篇章中建立实体图，通过实体图，用GNN来聚合信息问题：静态的全局实体图，是隐式的推理本文：根据query去构建动态的局部实体图，进行显式的推理。

JEC-QA：A Legal-Domain Question Answering Dataset 论文阅读笔记