論文の概要: Schema2QA: High-Quality and Low-Cost Q&A Agents for the Structured Web
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.05609v6
- Date: Tue, 8 Jun 2021 01:30:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-11 00:13:02.898050
- Title: Schema2QA: High-Quality and Low-Cost Q&A Agents for the Structured Web
- Title（参考訳）: Schema2QA:構造化Webのための高品質で低コストなQ&Aエージェント
- Authors: Silei Xu, Giovanni Campagna, Jian Li and Monica S. Lam
- Abstract要約: 質問応答エージェントを構築するには、現在大量の注釈付きデータセットが必要であるが、これは極めて高価である。
本稿では,フィールド毎にいくつかのアノテーションを付加したデータベーススキーマからQ&Aシステムを生成可能なオープンソースツールキットであるugment2QAを提案する。
5.orgドメイン、レストラン、人、映画、本、音楽のQ&Aシステムを生成するためにAR2QAを使用し、クラウドソーシングされた質問に対して、全体的な精度は64%から75%である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.387139390711464
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Building a question-answering agent currently requires large annotated
datasets, which are prohibitively expensive. This paper proposes Schema2QA, an
open-source toolkit that can generate a Q&A system from a database schema
augmented with a few annotations for each field. The key concept is to cover
the space of possible compound queries on the database with a large number of
in-domain questions synthesized with the help of a corpus of generic query
templates. The synthesized data and a small paraphrase set are used to train a
novel neural network based on the BERT pretrained model. We use Schema2QA to
generate Q&A systems for five Schema.org domains, restaurants, people, movies,
books and music, and obtain an overall accuracy between 64% and 75% on
crowdsourced questions for these domains. Once annotations and paraphrases are
obtained for a Schema.org schema, no additional manual effort is needed to
create a Q&A agent for any website that uses the same schema. Furthermore, we
demonstrate that learning can be transferred from the restaurant to the hotel
domain, obtaining a 64% accuracy on crowdsourced questions with no manual
effort. Schema2QA achieves an accuracy of 60% on popular restaurant questions
that can be answered using Schema.org. Its performance is comparable to Google
Assistant, 7% lower than Siri, and 15% higher than Alexa. It outperforms all
these assistants by at least 18% on more complex, long-tail questions.
- Abstract（参考訳）: 質問応答エージェントを構築するには、現在大量の注釈付きデータセットが必要である。
本稿では,フィールド毎にいくつかのアノテーションを付加したデータベーススキーマからQ&Aシステムを生成するオープンソースツールキットであるSchema2QAを提案する。
キーとなる概念は、データベース上で可能な複合クエリの空間を、ジェネリッククエリテンプレートのコーパスによって合成された多数のドメイン内質問でカバーすることである。
BERT事前訓練モデルに基づいて、合成データと小さなパラフレーズセットを使用して、新しいニューラルネットワークをトレーニングする。
Schema2QAを使用して、5つのSchema.orgドメイン、レストラン、人、映画、本、音楽のQ&Aシステムを生成し、これらのドメインに対するクラウドソースの質問に対して、全体的な精度は64%から75%である。
Schema.orgスキーマに対してアノテーションとパラフレーズが取得されれば、同じスキーマを使用するWebサイトに対してQ&Aエージェントを作成するために、追加の手作業は必要ない。
さらに,レストランからホテルのドメインに学習を移し,手作業なしでクラウドソーシングされた質問に対して64%の精度で回答できることを示した。
Schema2QAは、Schema.orgを使って回答できる人気レストランの質問に対して60%の精度を達成する。
パフォーマンスはGoogle Assistantに匹敵し、Siriより7%低く、Alexaより15%高い。
これは、より複雑で長い質問に対して、これらのアシスタントを少なくとも18%上回ります。
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