The field of Question Answering (QA) has made remarkable progress in recent years, thanks to the advent of large pre-trained language models, newer realistic benchmark datasets with leaderboards, and novel algorithms for key components such as retrievers and readers. In this paper, we introduce PRIMEQA: a one-stop and open-source QA repository with an aim to democratize QA re-search and facilitate easy replication of state-of-the-art (SOTA) QA methods. PRIMEQA supports core QA functionalities like retrieval and reading comprehension as well as auxiliary capabilities such as question generation.It has been designed as an end-to-end toolkit for various use cases: building front-end applications, replicating SOTA methods on pub-lic benchmarks, and expanding pre-existing methods. PRIMEQA is available at : https://github.com/primeqa.


翻译:问题解答(QA)领域近年来取得了显著进展,因为出现了大型的预先培训语言模型、更新颖、更现实的、带领头板的基准数据集,以及检索者和读者等关键组成部分的新算法。在本文件中,我们引入了PRIMEQA:一个一站式和开放源码的质量解答(PRIMEQA):一个一站式的、开放源码的质量解答(QA)存储库,目的是实现质量解答(SOTA)的再研究民主化,便利最先进的质量解答(QA)方法的简单复制。 PRIMEQA支持核心质量解析功能,如检索和阅读理解,以及问题生成等辅助能力。它被设计为各种使用案例的端到端工具包:建立前端应用程序,复制普通基准的SOTA方法,扩大原有方法。 PRIMEQA可在以下网址查阅:https://github.com/primeqa。

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自动问答(Question Answering, QA)是指利用计算机自动回答用户所提出的问题以满足用户知识需求的任务。不同于现有搜索引擎,问答系统是信息服务的一种高级形式,系统返回用户的不再是基于关键词匹配排序的文档列表,而是精准的自然语言答案。近年来,随着人工智能的飞速发展,自动问答已经成为倍受关注且发展前景广泛的研究方向。

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