質問応答

質問応答は、自然言語処理の重要なタスクであり、ユーザーがコンピューターシステムを通じて提示する質問を自動的に回答することを目指しています。このタスクはコミュニティ質問応答や知識ベース質問応答などのサブタスクに分けられ、評価指標としては主にEM（完全一致）とF1スコアが使用されます。現在、人気のあるベンチマークデータセットにはSQuAD、HotPotQA、bAbI、TriviaQA、WikiQAなどがあります。近年、T5やXLNetなどのモデルがこの分野で優れた成績を収め、質問応答システムの精度と実用性を大幅に向上させています。