論文の概要: Unsupervised Alignment-based Iterative Evidence Retrieval for Multi-hop Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.01218v1
• Date: Mon, 4 May 2020 00:19:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 01:25:01.636771
• Title: Unsupervised Alignment-based Iterative Evidence Retrieval for Multi-hop Question Answering
• Title（参考訳）: 教師なしアライメントに基づくマルチホップ質問応答のための反復的証拠検索
• Authors: Vikas Yadav, Steven Bethard and Mihai Surdeanu
• Abstract要約: 本稿では,単純で高速かつ教師なしの反復的証拠検索手法を提案する。 その単純さにもかかわらず,提案手法はエビデンス選択タスクにおいて,従来の手法よりも優れていた。 これらのエビデンス文をRoBERTaの回答分類コンポーネントに入力すると、最先端のQA性能が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.58976291178477
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Evidence retrieval is a critical stage of question answering (QA), necessary not only to improve performance, but also to explain the decisions of the corresponding QA method. We introduce a simple, fast, and unsupervised iterative evidence retrieval method, which relies on three ideas: (a) an unsupervised alignment approach to soft-align questions and answers with justification sentences using only GloVe embeddings, (b) an iterative process that reformulates queries focusing on terms that are not covered by existing justifications, which (c) a stopping criterion that terminates retrieval when the terms in the given question and candidate answers are covered by the retrieved justifications. Despite its simplicity, our approach outperforms all the previous methods (including supervised methods) on the evidence selection task on two datasets: MultiRC and QASC. When these evidence sentences are fed into a RoBERTa answer classification component, we achieve state-of-the-art QA performance on these two datasets.
• Abstract（参考訳）: 証拠検索は質問応答(QA)の重要な段階であり、性能の向上だけでなく、対応するQA法の決定についても説明する必要がある。 3つのアイデアに依拠する,単純で高速かつ教師なしの反復的証拠検索手法を提案する。 (a)GloVe埋め込みのみを用いた正当性のある質問や回答に対する教師なしアライメントアプローチ (b)既存の正当性に満たない用語に焦点をあてた問合せを再構成する反復的プロセス c) 与えられた質問及び候補回答の項が検索された正当性によってカバーされた場合に検索を終了させる停止基準 その単純さにもかかわらず、我々のアプローチは2つのデータセット(multircとqasc)のエビデンス選択タスクにおいて、以前のすべてのメソッド(教師付きメソッドを含む)を上回る。 これらのエビデンス文をRoBERTa回答分類コンポーネントに入力すると、これらの2つのデータセット上で最先端のQA性能が得られる。

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