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上传时间: 2021-03-09
详细说明：克拉里克
介绍
ClariQ挑战作为2020年面向搜索的对话式AI（SCAI）EMNLP研讨会的一部分而组织。对话系统的主要目的是响应用户的要求返回适当的答案。 但是，某些用户请求可能不明确。 在信息检索（IR）设置中，这种情况主要是通过搜索结果页面的多样化来解决的。 但是，在对话设置中更具挑战性。 因此，我们旨在研究以下对话设置情况：
用户正在问一个模棱两可的问题（其中模棱两可的问题是一个可以返回> 1个可能答案的问题）；
系统必须确定该问题是模棱两可的，而不是试图直接回答，而是要提出一个很好的澄清问题。
作为挑战的一部分，我们旨在回答的主要研究问题如下：
RQ1：对话期间什么时候要提出澄清的问题？
RQ2：如何产生澄清性问题？
挑战设计
ClariQ挑战分为两个阶段。 在阶段1（如下所述）中，为参与者提供主要由初始用户请求，澄清问题和用户答案组成的静态数据集，该数据集适用于初
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