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摘要:
多语言问答是自然语言处理领域的研究热点之一,其目的是给定不同语种的问题和文本,模型能够返回正确的答案.随着机器翻译技术的快速发展及多语言预训练技术在自然语言处理领域中的广泛应用,多语言问答也取得了较快的发展.文中首先系统地梳理了当前多语言问答方法的相关工作,并将多语言问答方法分为基于特征的方法、基于翻译的方法、基于预训练的方法和基于双重编码的方法,分别介绍了每类方法的使用和特点;然后系统地探讨了当前多语言问答任务的相关工作,将多语言问答任务分为基于文本的多语言问答任务和基于多模态的多语言问答任务,并分别给出每个多语言问答任务的基本定义;接着总结了这些任务中的数据集统计、评价指标,以及涉及的问答方法;最后展望了多语言问答的未来发展方向.
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文献信息
篇名 多语言问答研究综述
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 多语言问答 机器翻译 多语言预训练技术 基于文本的多语言问答 基于多模态的多语言问答
年,卷(期) 2022,(1) 所属期刊栏目 多语言计算前沿技术|Multilingual Computing Advanced Technology
研究方向 页码范围 65-72
页数 8页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.11896/jsjkx.210900003
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研究主题发展历程
节点文献
多语言问答
机器翻译
多语言预训练技术
基于文本的多语言问答
基于多模态的多语言问答
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
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150664
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