《Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering》论文阅读

1、摘要   开放域问题回答依赖于高效的文本检索来选择候选段落，传统的稀疏向量空间模型用的较多的有TF-IDF 或 BM25算法，但这些算法仅仅是在词的匹配上进行检索，并未考虑语义的相关性，有很大的局限性。因此，论文提出了一种新的算法来检索候选段落，称之为：DPR算法。DPR算法在 top-20段落文本检索准确率方面比 Lucene-BM25系统高出9%-19% ，这非常有利于后续的QA任务的性能

>>阅读原文<<