NLP中的问答（Question answering）
在自然语言处理（NLP）中，问答（Question Answering, QA）任务并不严格等同于分类任务，但某些形式的QA任务可以被建模为分类问题。具体情况如下：
1. 问答任务的分类情况
- 多选问答
如果问题有多个备选答案，并且需要模型选择一个正确答案（例如选择题形式），这种问答可以被视为分类任务，因为模型需要从一组选项中分类出正确的答案。 - 文本匹配型问答（例如自然语言推理，NLI）
如果问题需要模型从给定的文档或答案候选集中找到与问题最匹配的答案，这也可以通过分类来解决，例如“是否匹配”或“相关性得分分类”。
2. 问答任务的非分类情况
- 抽取式问答（Extractive QA）
模型从文档中直接提取一段文本作为答案，例如 SQuAD 数据集中的任务。这里并不是分类任务，而是一个序列标注问题，模型需要预测答案在文本中的起始和结束位置。 - 生成式问答（Generative QA）
模型需要生成一个完整的答案，而不是从已有的文本中选择答案，例如使用 GPT、T5 等生成式模型。这是一个序列生成任务。 - 开放域问答（Open-Domain QA）
模型需要从大型知识库或文档集合中检索并生成答案。这个过程通常涉及信息检索（IR）和生成模型结合，属于检索-生成任务。
3. 总结
问答任务是否是分类任务，取决于具体任务形式：
- 分类任务：多选问答、文本匹配型问答。
- 非分类任务：抽取式问答、生成式问答、开放域问答等。
因此，问答任务本质上是多样化的，不能简单归类为分类任务，但在某些具体场景下可以被建模为分类问题。