摘要
长文本问答（Long-Form Question Answering, LFQA）任务要求检索与给定问题相关的文档，并基于这些文档生成一段长度适中的回答。尽管近年来已有诸多模型被提出用于LFQA，本文指出，该任务的设定本身带来了评估与数据集构建方面的根本性挑战，这些挑战目前严重阻碍了有意义的模型进展。为揭示上述问题，我们首先设计了一种新系统，该系统基于稀疏注意力机制与对比式检索学习，在ELI5 LFQA数据集上取得了当前最优性能。尽管该系统在公开排行榜上位居榜首，但深入分析揭示了若干令人担忧的趋势：（1）系统生成的答案实际上并未基于其所检索到的文档内容，缺乏事实依据；（2）ELI5数据集中存在显著的训练集与验证集重叠问题，至少81%的验证集问题在训练集中以改写（paraphrased）形式出现；（3）ROUGE-L指标对生成答案质量的评估缺乏有效性，且极易被人为操纵；（4）以往用于其他文本生成任务的人工评估方法在LFQA任务中可靠性不足。针对上述每一项问题，本文提出了相应的改进建议，旨在推动LFQA研究走向更加严谨的范式，从而在未来实现真正有意义的进展。