【cs224n-8】Question Answering

问答系统(Question Answering)实际需求很多，比如我们常用的谷歌搜索就可看做是问答系统。通常我们可以将问答系统看做两部分：从海量的文件中，找到与问题相关的可能包含回答的文件，这一过程是传统的information retrieval；从文件或段落中找到相关的答案，这一过程也被称作Reading Comprehension阅读理解，也是这一讲关注的重点。

MCTestReading Comprehension

Stanford Question Answering Dataset (SQuAD)

     Reading Comprehension需要数据是Passage即文字段落，Question问题以及相应的Answer回答。SQuAD就是这样的数据集。对于每个问题都有人类提供的三个标准答案，并提供了两个评估指标：

1. Exact Match，即模型回答与任意一个标准答案匹配即计数为1，否则为零。统计整体的准确率。
2. F1，将系统和每个答案都视为词袋，并评估Precision 和 Recall 的调和平均值，分数是(宏观)平均每题F1分数

F1测量被视为更可靠的指标

 SQuAD2.0

• SQuAD1.0的一个缺陷是，所有问题都有答案的段落
• 系统(隐式地)排名候选答案并选择最好的一个，这就变成了一种排名任务
• 你不必判断一个span是否回答了这个问题
• SQuAD2.0中 ⅓ 的训练问题没有回答，大约 ½ 的开发/测试问题没有回答
  • 对于No Answer examples, no answer 获得的得分为1，对于精确匹配和F1，任何其他响应的得分都为0
• SQuAD2.0最简单的系统方法对于一个 span 是否回答了一个问题有一个阈值评分
• 或者您可以有第二个确认回答的组件类似 自然语言推理 或者 答案验证