Large-Scale Simple Question Generation by Template-Based Seq2seq Learning - PKU2017
Code: https://github.com/tyliupku/ChineseQG (Tensorflow)
A Knowledge-Grounded Neural Conversation Model - Microsoft2018
Question Answering over Freebase via Attentive RNN with Similarity Matrix based CNN - 2018
Code: https://github.com/quyingqi/kbqa-ar-smcnn (PyTorch)
[XQA: A Cross-lingual Open-domain Question Answering Dataset - THU2019]
Code: https://github.com/thunlp/XQA (Tensorflow)
CopyNet
TyDi QA:不同类型语言中信息查询问答技术的基准 - 2020
Article: Google 发布 TyDi QA:多语言问答基准
Natural Questions: a Benchmark for Question Answering Research
Website: https://ai.google.com/research/NaturalQuestions/visualization
Chinese: NLP新基准!谷歌重磅发布开放问答数据集,30万自然提问+人工注释答案
https://github.com/codemayq/chinese_chatbot_corpus
中文公开聊天语料库及使用方法
LCQMC:A Large-scale Chinese Question Matching Corpus - HIT2018
https://github.com/yangjianxin1/GPT2-chitchat (PyTorch)
用于中文闲聊的GPT2模型
https://github.com/keyue123/poemKBQA
基于知识图谱的问答系统
https://github.com/zhangziliang04/kgRobot
基于知识图谱的智能问答机器人
https://github.com/liuhuanyong/MusicLyricChatbot
基于14W歌曲知识库的问答尝试,功能包括歌词接龙,已知歌词找歌曲以及歌曲歌手歌词三角关系的问答。
https://github.com/jkszw2014/bert-kbqa-NLPCC2017 (Tensorflow)
A trial of kbqa based on bert for NLPCC2016/2017 Task 5 基于BERT的中文知识库问答实践
2019语言与智能技术竞赛
https://github.com/zhpmatrix/lic2019-competition (PyTorch)
基于知识图谱的主动聊天
CCKS2018 开放领域中文问答任务
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