正当其时：时序问答综述
计算与语言
2026-04-24 v4 信息检索
摘要
时间在信息的生成、检索和解释方式中起着至关重要的作用。在这篇综述中，我们全面概述了时序问答 (TQA)，这是一个专注于回答涉及时序约束或上下文问题的研究领域。随着来自新闻文章、网络存档和知识库等来源的带时间戳内容不断增长，TQA 系统必须应对诸如检测时序意图、规范化时间表达、对事件排序以及对演变或模糊事实进行推理等挑战。我们通过一个统一的视角组织现有工作，该视角捕捉了语料库时序性、问题时序性和模型能力之间的交互，从而能够对数据集、任务和方法进行系统比较。我们回顾了由神经架构（尤其是基于 Transformer 的模型和大型语言模型 (LLMs)）推动的 TQA 最新进展，重点介绍了时序语言建模、检索增强生成 (RAG) 和时序推理方面的进展。我们还讨论了旨在测试时序鲁棒性的基准数据集和评估策略
引用
@article{arxiv.2505.20243,
title = {It's High Time: A Survey of Temporal Question Answering},
author = {Bhawna Piryani and Abdelrahman Abdallah and Jamshid Mozafari and Avishek Anand and Adam Jatowt},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.20243},
year = {2026}
}
备注
Accepted at ACL 2026