OpenDomain な QA のタスクは BERT の登場で大きく改善されたが、既存手法は一つの質問に対して複数の候補文をそれぞれ独立に質問-候補文ペアとして学習し、それぞれでスコアの高い回答を選択している。 本研究では、既存手法では候補となる文章全体でのスコアが適切に計算できないなどの理由から、全てで Normalize しスコアを計算するなどの工夫を加えた Multi-passage BERT を提案。 OpenSQuAD, TriviaQA, Quasar-T, SearchQA で全ての SoTA を更新した。