論文の概要: Question Rewriting for Conversational Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.14652v3
• Date: Fri, 23 Oct 2020 09:22:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 05:36:06.271879
• Title: Question Rewriting for Conversational Question Answering
• Title（参考訳）: 会話型質問応答のための質問書き換え
• Authors: Svitlana Vakulenko, Shayne Longpre, Zhucheng Tu, Raviteja Anantha
• Abstract要約: 本稿では,TREC CAsT 2019パス検索データセット上で,新たな技術状況を設定する対話型QAアーキテクチャを提案する。 また,同じQRモデルにより,QACデータセットのQA性能が向上することを示す。 評価の結果,QRモデルは両データセットにおいてほぼ人間レベルの性能を達成できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.355557454305776
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conversational question answering (QA) requires the ability to correctly interpret a question in the context of previous conversation turns. We address the conversational QA task by decomposing it into question rewriting and question answering subtasks. The question rewriting (QR) subtask is specifically designed to reformulate ambiguous questions, which depend on the conversational context, into unambiguous questions that can be correctly interpreted outside of the conversational context. We introduce a conversational QA architecture that sets the new state of the art on the TREC CAsT 2019 passage retrieval dataset. Moreover, we show that the same QR model improves QA performance on the QuAC dataset with respect to answer span extraction, which is the next step in QA after passage retrieval. Our evaluation results indicate that the QR model we proposed achieves near human-level performance on both datasets and the gap in performance on the end-to-end conversational QA task is attributed mostly to the errors in QA.
• Abstract（参考訳）: 会話型質問応答(QA)は、前の会話のターンのコンテキストで質問を正しく解釈する能力を必要とする。 質問書きと質問応答サブタスクに分解することで、会話型QAタスクに対処する。 質問書き換え(qr)サブタスクは、会話的文脈に依存する曖昧な質問を、会話的文脈の外で正しく解釈できる曖昧でない質問に再編成するために特別に設計されている。 本稿では,TREC CAsT 2019パス検索データセット上で,新たな技術状況を設定する対話型QAアーキテクチャを提案する。 さらに,同じQRモデルによりQACデータセットの応答スパン抽出におけるQA性能が向上することを示す。 評価結果から,提案したQRモデルは,両データセットの人間レベルに近い性能を実現し,エンドツーエンドの会話QAタスクのパフォーマンスの差は,主にQAのエラーに起因することが示唆された。

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