論文の概要: AmbigQA: Answering Ambiguous Open-domain Questions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.10645v2
• Date: Mon, 5 Oct 2020 03:28:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-10 17:12:35.648979
• Title: AmbigQA: Answering Ambiguous Open-domain Questions
• Title（参考訳）: AmbigQA: 曖昧なオープンドメインの質問に答える
• Authors: Sewon Min, Julian Michael, Hannaneh Hajishirzi, Luke Zettlemoyer
• Abstract要約: 我々はAmbigQAを紹介した。AmbigQAは、あらゆる可能な答えを見つけることを含む、新しいオープンドメインの質問応答タスクである。 この課題を研究するために,NQ-openから14,042質問をカバーしたデータセットAmbigNQを構築した。 NQオープンの質問の半数以上が曖昧で、イベントやエンティティ参照といった曖昧さの源泉が多様であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 99.59747941602684
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ambiguity is inherent to open-domain question answering; especially when exploring new topics, it can be difficult to ask questions that have a single, unambiguous answer. In this paper, we introduce AmbigQA, a new open-domain question answering task which involves finding every plausible answer, and then rewriting the question for each one to resolve the ambiguity. To study this task, we construct AmbigNQ, a dataset covering 14,042 questions from NQ-open, an existing open-domain QA benchmark. We find that over half of the questions in NQ-open are ambiguous, with diverse sources of ambiguity such as event and entity references. We also present strong baseline models for AmbigQA which we show benefit from weakly supervised learning that incorporates NQ-open, strongly suggesting our new task and data will support significant future research effort. Our data and baselines are available at https://nlp.cs.washington.edu/ambigqa.
• Abstract（参考訳）: あいまいさは、オープンドメインの質問応答に固有のものであり、特に新しいトピックを探索する場合、単一の明確な答えを持つ質問をすることは困難である。 本稿では,全回答の探索を含む新しいオープンドメイン質問応答タスクであるAmbigQAを紹介し,そのあいまいさを解決するために各質問の書き直しを行う。 本研究では,既存のオープンドメインQAベンチマークであるNQ-openから14,042の質問をカバーしたデータセットであるAmbigNQを構築する。 NQ-openの質問の半数以上が曖昧で、イベントやエンティティ参照といった曖昧さのさまざまなソースがある。 我々はまた、NQオープンを取り入れた弱教師付き学習の恩恵を示すAmbigQAの強力なベースラインモデルも提示する。 データとベースラインはhttps://nlp.cs.washington.edu/ambigqaで利用可能です。

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