利用矛盾信息改进问答系统

本研究考察了矛盾在自然语言推理 (NLI) 中用于问答 (QA) 的作用。通常，NLI 系统通过确定潜在答案是否被某些背景上下文所蕴含（支持）来帮助回答问题。但是，确定答案是否与上下文矛盾也有用吗？我们在多选题和抽取式 QA 两种设置下对此进行了测试，发现结合矛盾信息的系统在某些数据集上的表现略优于仅使用蕴含的系统。然而，最佳性能来自于将矛盾、蕴含和 QA 模型置信度分数结合使用。这对于在医学和科学等安全攸关领域部署 QA 系统具有重要意义。