用于答案检索的交叉变分自编码器

答案检索是在给定问题下从大量候选中找到最匹配答案的任务。学习问题与答案的向量表示是关键因素。问答对齐与问题/答案语义是学习这些表示的两个重要信号。现有方法通过双编码器或双变分自编码器学习语义表示。语义信息来自语言模型或问题到问题（答案到答案）的生成过程。然而，对齐与语义过于分离，难以捕捉问题与答案之间对齐的语义。在本工作中，我们提出通过用对齐的答案生成问题、用对齐的问题生成答案来交叉变分自编码器。实验表明，我们的方法在 SQuAD 上优于最先进的答案检索方法。