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FastFiD：通过句子选择提高开放域问答的推理效率
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原文中文，约2400字，阅读约需6分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新颖的句子选择方法（FastFiD），用于解决开放域问答中推理效率低的问题。实验证明，该方法在保持模型性能的情况下，推理速度提升了2.3至5.7倍。
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关键要点
- 本研究提出了一种新颖的句子选择方法（FastFiD），用于解决开放域问答中推理效率低的问题。
- FastFiD方法在保留关键信息的同时，减少了生成答案所需的上下文长度。
- 实验结果表明，该方法在保持模型性能的情况下，推理速度提升了2.3至5.7倍。
- 开放域问答（ODQA）领域正在快速发展，受到密集段落检索和预训练语言模型的推动。
- 当前模型通常采用FiD框架，结合了提取式和生成式问答方法。
- 研究表明，处理上下文时需要关注问题单词，并超越简单的词袋建模。
- FastQA系统在满足特定要求的情况下，可以与现有模型实现竞争力的性能。
- 研究还探讨了开放域问答系统面临的关键挑战和最新研究趋势。
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