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人工智能完整词典
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检索器-阅读器
一种两步问答架构，其中'检索器'首先选择相关文档，然后'阅读器'从这些文档中提取精确答案，以最大化效率和准确性。
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答案跨度预测
在给定上下文中预测精确答案的开始和结束位置的任务，通常通过对文本标记的分类层来实现。
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知识密集型问答
需要访问大量外部知识库来回答复杂问题的问答系统，这些问题无法仅通过在提供的上下文中的推理来解决。
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开放领域事实验证
通过搜索和分析来自网络上非限制性来源或大型文档集合的证据来验证声明准确性的过程。
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问题分解
将复杂问题分解为多个更简单、可单独处理的子问题的技术，便于信息检索和完整答案的构建。
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答案触发
一种二元分类机制，用于确定检索到的段落是否确实包含对所提问题的答案，避免从不相关的上下文中生成错误答案。
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阅读器置信度得分
由'阅读器'模型计算的度量，指示提取答案的确定性水平，通常用于问答流水线中候选答案的重新排序或筛选。
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重排序模型
一种专门模型，用于重新评估和重新排序初始检索到的文档或段落列表，以提高在答案提取步骤之前最相关结果的准确性。
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段落重叠
多个检索到的段落包含冗余或重叠信息的现象，需要去重或融合技术来优化答案的呈现。
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知识图谱集成
将结构化知识图谱纳入问答系统中，以提供可验证的事实信息并补充基于非结构化文本的答案。
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答案聚合
将来自不同段落或文档的多个候选答案组合起来，形成一个单一、连贯且完整的答案以回答所提问题的过程。
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