この技術報告書では、Natural Questions（自然な質問）に対する新しい基準モデルについて説明します。当該モデルはBERTを基盤としており、元のデータセット論文で報告されたモデルのF1スコアと人間の上限値との差を、長い回答タスクでは相対的に30%、短い回答タスクでは50%削減しています。この基準モデルは、公式NQリーダーボード（ai.google.com/research/NaturalQuestions）に提出されました。コード、前処理済みデータ、および事前学習済みモデルは、https://github.com/google-research/language/tree/master/language/question_answering/bert_joint から利用可能です。