Question Answering

Question Answering是自然语言处理领域的重要任务，旨在通过计算机系统自动回答用户提出的问题。该任务可细分为社区问答和知识库问答等子任务，评估指标主要包括EM和F1分数。当前热门的基准数据集有SQuAD、HotPotQA、bAbI、TriviaQA和WikiQA等。近年来，T5和XLNet等模型在这一领域表现出色，推动了问答系统的准确性和实用性。