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端到端问答新突破:百度提出RocketQA,登顶MSMARCO榜首

日期:2020-11-03 浏览:

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开放域问答(Open-domain QA)一直是自然语言处置领域的主要研究课题。百度从面向端到端问答的检索模子出发提出了RocketQA训练方式,大幅提升了对偶式检索模子的效果,为实现端到端问答迈出了主要的一步。RocketQA已逐步应用在百度搜索、广告等焦点营业中,并将在更多场景中发挥作用。

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克日,百度提出了面向端到端问答的检索模子训练方式 RocketQA,该方式针对模子训练中存在的问题,通过跨批次负采样(cross-batch negatives)、去噪的强负例采样(denoised hard negative sampling)与数据增强(data augmentation)等手艺,大幅提升了对偶式检索模子的效果。RocketQA 不仅在多个问答相关数据集中取得了 SOTA,同时也刷新了微软 MSMARCO 数据集段落排序义务的榜单,逾越谷歌、微软、Facebook、阿里、美团、卡内基梅隆大学、清华大学、滑铁卢大学等企业和高校位居第一,为实现 “端到端问答” 迈出了主要的一步。



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