論文の概要: Break It Down: A Question Understanding Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.11770v1
• Date: Fri, 31 Jan 2020 11:04:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-05 06:29:22.231014
• Title: Break It Down: A Question Understanding Benchmark
• Title（参考訳）: Break it down: ベンチマークを理解するための質問
• Authors: Tomer Wolfson, Mor Geva, Ankit Gupta, Matt Gardner, Yoav Goldberg, Daniel Deutch, Jonathan Berant
• Abstract要約: 本稿では,質問に対する質問分解表現(QDMR)について紹介する。 QDMRは、質問に答えるために必要な自然言語で表されるステップの順序付きリストを構成する。 83万組の質問と彼らのQDMRを含むBreakデータセットをリリースする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.41678884521801
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding natural language questions entails the ability to break down a question into the requisite steps for computing its answer. In this work, we introduce a Question Decomposition Meaning Representation (QDMR) for questions. QDMR constitutes the ordered list of steps, expressed through natural language, that are necessary for answering a question. We develop a crowdsourcing pipeline, showing that quality QDMRs can be annotated at scale, and release the Break dataset, containing over 83K pairs of questions and their QDMRs. We demonstrate the utility of QDMR by showing that (a) it can be used to improve open-domain question answering on the HotpotQA dataset, (b) it can be deterministically converted to a pseudo-SQL formal language, which can alleviate annotation in semantic parsing applications. Last, we use Break to train a sequence-to-sequence model with copying that parses questions into QDMR structures, and show that it substantially outperforms several natural baselines.
• Abstract（参考訳）: 自然言語の質問を理解するには、質問をその答えを計算するために必要なステップに分解する能力が必要です。 本稿では,質問に対する質問分割意味表現(QDMR)を紹介する。 QDMRは、質問に答えるために必要な自然言語で表されるステップの順序付きリストを構成する。 我々はクラウドソーシングパイプラインを開発し、品質QDMRを大規模に注釈付けできることを示し、83万以上の質問と彼らのQDMRを含むBreakデータセットをリリースする。 ここではQDMRの有用性を示す。 (a)HotpotQAデータセットのオープンドメイン質問応答を改善するために使用できる。 b) 意味解析アプリケーションにおけるアノテーションを緩和できる疑似SQL形式言語に決定的に変換することができる。 最後に、Breakを使用して、質問をQDMR構造に解析するコピーでシーケンス・ツー・シーケンスモデルをトレーニングし、いくつかの自然なベースラインを大幅に上回ることを示す。

関連論文リスト

• Controllable Decontextualization of Yes/No Question and Answers into Factual Statements [28.02936811004903]
  本稿では,極性質問に対する回答の制御可能な書き直しの問題に対処する。 本稿では,ソフト制約を利用して制御可能な書き換えを実現するトランスフォーマーシーケンス to シーケンスモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-18T07:52:12Z)
• Answering Ambiguous Questions with a Database of Questions, Answers, and Revisions [95.92276099234344]
  ウィキペディアから生成される曖昧な質問のデータベースを利用して、あいまいな質問に答えるための新しい最先端技術を提案する。 提案手法は,リコール対策で15%,予測出力から不明瞭な質問を評価する尺度で10%向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-16T20:23:16Z)
• Successive Prompting for Decomposing Complex Questions [50.00659445976735]
  最近の研究は、大規模言語モデル(LM)の機能を活用して、数ショットで複雑な質問応答を行う。 そこでは、複雑なタスクを単純なタスクに繰り返し分解し、それを解決し、最終解を得るまでプロセスを繰り返します。 我々の最良のモデル(逐次プロンプト付き)は、DROPデータセットの数ショットバージョンにおいて、5%の絶対F1の改善を実現します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-08T06:03:38Z)
• Discourse Analysis via Questions and Answers: Parsing Dependency Structures of Questions Under Discussion [57.43781399856913]
  この研究は、談話分析にQUD(Language framework of Questions Under discussion)を採用する。 我々は、文間の関係を、徹底的なきめ細かい質問とは対照的に、自由形式の質問として特徴づける。 完全文書上の質問の依存関係構造を導出する第一種QUDを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-12T03:53:12Z)
• Interpretable AMR-Based Question Decomposition for Multi-hop Question Answering [12.35571328854374]
  マルチホップQAのための抽象的意味表現(QDAMR)に基づく質問分解手法を提案する。 マルチホップ質問をより単純なサブクエストに分解し、順番に答える。 HotpotQAの実験結果から,本手法は解釈可能な推論と競合することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-16T23:46:33Z)
• ASQ: Automatically Generating Question-Answer Pairs using AMRs [1.0878040851638]
  AMR(Abstract Meaning Representation)を用いて,質問や回答を自動的に文から抽出するツールASQを紹介する。 AMR 2.0データからASQが生成した出力の質的評価は、問合せ対が自然で有効であることを示す。 私たちはこのツールと結果を公開して、他の人が使用して構築できるようにするつもりです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-20T20:38:05Z)
• A Wrong Answer or a Wrong Question? An Intricate Relationship between Question Reformulation and Answer Selection in Conversational Question Answering [15.355557454305776]
  会話の文脈における質問書き直し(QR)は、この現象により多くの光を放つことができることを示す。 TREC CAsT と QuAC (CANARD) のデータセットを用いて解析を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-13T06:29:51Z)
• Tell Me How to Ask Again: Question Data Augmentation with Controllable Rewriting in Continuous Space [94.8320535537798]
  機械読解(MRC)、質問生成、質問答え自然言語推論タスクのための制御可能な書き換えベースの質問データ拡張(CRQDA)。 質問データ拡張タスクを制約付き質問書き換え問題として扱い、コンテキスト関連、高品質、多様な質問データサンプルを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-04T03:13:46Z)
• Unsupervised Question Decomposition for Question Answering [102.56966847404287]
  本論文では, ワンツーNアン教師付きシーケンスシーケンス(ONUS)のアルゴリズムを提案する。 当初,ドメイン外,マルチホップ開発セットのベースラインが強かったため,HotpotQAでは大きなQA改善が見られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-22T19:40:35Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。