A Survey of the State-of-the-Art in Conversational Question Answering Systems

📄 arXiv: 2509.05716v1 📥 PDF

作者: Manoj Madushanka Perera, Adnan Mahmood, Kasun Eranda Wijethilake, Fahmida Islam, Maryam Tahermazandarani, Quan Z. Sheng

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-09-06

备注: 42 pages, 12 figures, 4 tables

💡 一句话要点

综述性研究：对话式问答系统的前沿技术进展与未来方向

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 对话式问答 自然语言处理 大型语言模型 强化学习 对比学习 迁移学习 上下文理解

📋 核心要点

  1. 现有ConvQA系统在处理复杂对话历史、理解用户意图和生成相关答案方面仍面临挑战，尤其是在多轮对话中保持上下文连贯性。
  2. 本文通过分析ConvQA系统的核心组件（历史选择、问题理解、答案预测）和先进的机器学习技术，综述了最新的研究进展和技术框架。
  3. 本文分析了关键ConvQA数据集，并指出了未来研究方向，为研究人员提供了有价值的参考，以推动ConvQA领域的进一步发展。

📝 摘要（中文）

本文全面综述了对话式问答（ConvQA）系统的最新进展。ConvQA系统已成为自然语言处理（NLP）领域的核心，推动了机器进行动态和上下文感知对话的能力。这些能力正日益应用于客户支持、教育、法律和医疗保健等领域，在这些领域中，保持连贯和相关的对话至关重要。本文首先考察ConvQA系统的核心组成部分，即历史选择、问题理解和答案预测，强调它们在确保多轮对话的连贯性和相关性方面的相互作用。进一步探讨了包括强化学习、对比学习和迁移学习等先进机器学习技术在提高ConvQA准确性和效率方面的应用。还探讨了大型语言模型（如RoBERTa、GPT-4、Gemini 2.0 Flash、Mistral 7B和LLaMA 3）的关键作用，展示了它们通过数据可扩展性和架构进步所产生的影响。此外，本文还对关键的ConvQA数据集进行了全面分析，并总结了开放的研究方向。总而言之，这项工作全面概述了ConvQA的现状，并为指导该领域的未来发展提供了宝贵的见解。

🔬 方法详解

问题定义：对话式问答（ConvQA）旨在使机器能够参与多轮对话，并根据对话历史回答用户的问题。现有方法的痛点在于难以准确捕捉对话上下文，导致答案不相关或不连贯。此外，如何有效利用大规模数据和先进的语言模型也是一个挑战。

核心思路：本文的核心思路是对ConvQA系统的各个组成部分进行深入分析，包括历史选择、问题理解和答案预测。通过研究不同的机器学习技术和大型语言模型在这些组件中的应用，从而全面了解ConvQA系统的现状和未来发展方向。

技术框架：本文的综述框架主要包括以下几个方面：1) ConvQA系统的核心组件分析；2) 先进机器学习技术（如强化学习、对比学习、迁移学习）的应用；3) 大型语言模型（如RoBERTa、GPT-4等）的影响；4) 关键ConvQA数据集的分析；5) 未来研究方向的展望。

关键创新：本文的创新之处在于对ConvQA领域进行了全面的综述，涵盖了最新的研究进展和技术趋势。通过对不同方法的比较和分析，揭示了现有方法的优缺点，并为未来的研究提供了指导。

关键设计：本文对各种ConvQA模型和技术进行了详细的描述，包括模型的架构、损失函数、训练策略等。例如，文章讨论了如何使用强化学习来优化对话策略，如何使用对比学习来提高表示学习的质量，以及如何使用迁移学习来利用预训练语言模型的知识。

📊 实验亮点

本文重点分析了RoBERTa、GPT-4、Gemini 2.0 Flash、Mistral 7B和LLaMA 3等大型语言模型在ConvQA中的应用，展示了它们在数据可扩展性和架构改进方面的优势。这些模型通过预训练和微调，能够显著提高ConvQA系统的性能，并在各种ConvQA数据集上取得了最先进的结果。

🎯 应用场景

ConvQA系统在客户服务、教育、医疗保健和法律等领域具有广泛的应用前景。它可以用于构建智能客服机器人，提供个性化教育辅导，辅助医生进行诊断，以及帮助律师进行法律研究。通过提供更自然和高效的交互方式，ConvQA系统可以显著提高工作效率和用户满意度。

📄 摘要（原文）

Conversational Question Answering (ConvQA) systems have emerged as a pivotal area within Natural Language Processing (NLP) by driving advancements that enable machines to engage in dynamic and context-aware conversations. These capabilities are increasingly being applied across various domains, i.e., customer support, education, legal, and healthcare where maintaining a coherent and relevant conversation is essential. Building on recent advancements, this survey provides a comprehensive analysis of the state-of-the-art in ConvQA. This survey begins by examining the core components of ConvQA systems, i.e., history selection, question understanding, and answer prediction, highlighting their interplay in ensuring coherence and relevance in multi-turn conversations. It further investigates the use of advanced machine learning techniques, including but not limited to, reinforcement learning, contrastive learning, and transfer learning to improve ConvQA accuracy and efficiency. The pivotal role of large language models, i.e., RoBERTa, GPT-4, Gemini 2.0 Flash, Mistral 7B, and LLaMA 3, is also explored, thereby showcasing their impact through data scalability and architectural advancements. Additionally, this survey presents a comprehensive analysis of key ConvQA datasets and concludes by outlining open research directions. Overall, this work offers a comprehensive overview of the ConvQA landscape and provides valuable insights to guide future advancements in the field.