[논문리뷰/NLP/IR] Dense passage retrieval for Open-Domain QA

Dense passage retrieval for Open-Domain QA 2020 EMNLP 게재 논문으로 Vladimir Karpukhin, Barlas Oguz, Sewon Min, Patrick Lewis, Ledell Wu, Sergey Edunov, Danqi Chen, Wen-tau Yih Facebook AI, University of Washington, Princeton University에서 쓴 논문입니다. Information Retrieval 정보 검색 분야 모델로 DPR, dual-encoder 모델을 활용한 dense passage retrieval 제안하였습니다. Open-domain QA task에서는 후보 context를 고르기 위한 passage retrieval 중요..