論文の概要: Harvesting and Refining Question-Answer Pairs for Unsupervised QA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.02925v1
• Date: Wed, 6 May 2020 15:56:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 05:32:36.524211
• Title: Harvesting and Refining Question-Answer Pairs for Unsupervised QA
• Title（参考訳）: 補修と補修 -教師なしQAに対する質問応答ペア-
• Authors: Zhongli Li, Wenhui Wang, Li Dong, Furu Wei, Ke Xu
• Abstract要約: 教師なし質問回答(QA)を改善するための2つのアプローチを提案する。 まず、ウィキペディアから語彙的・構文的に異なる質問を抽出し、質問応答対のコーパスを自動的に構築する(RefQAと名づけられる)。 第2に、より適切な回答を抽出するためにQAモデルを活用し、RefQA上でデータを反復的に洗練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 95.9105154311491
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Question Answering (QA) has shown great success thanks to the availability of large-scale datasets and the effectiveness of neural models. Recent research works have attempted to extend these successes to the settings with few or no labeled data available. In this work, we introduce two approaches to improve unsupervised QA. First, we harvest lexically and syntactically divergent questions from Wikipedia to automatically construct a corpus of question-answer pairs (named as RefQA). Second, we take advantage of the QA model to extract more appropriate answers, which iteratively refines data over RefQA. We conduct experiments on SQuAD 1.1, and NewsQA by fine-tuning BERT without access to manually annotated data. Our approach outperforms previous unsupervised approaches by a large margin and is competitive with early supervised models. We also show the effectiveness of our approach in the few-shot learning setting.
• Abstract（参考訳）: 質問応答(qa)は、大規模データセットの可用性とニューラルモデルの有効性によって、大きな成功を収めている。 最近の研究は、これらの成功をほとんど、あるいは全くラベル付きデータなしで設定に拡張しようと試みている。 本研究では,教師なしQAを改善するための2つのアプローチを提案する。 まず,ウィキペディアから語彙的・構文的に異なる質問を抽出し,質問応答対(RefQA)の自動生成を行う。 第2に、より適切な回答を抽出するためにQAモデルを活用し、RefQA上でデータを反復的に洗練する。 我々は手動で注釈付きデータにアクセスすることなくBERTを微調整してSQuAD 1.1とNewsQAで実験を行う。 提案手法は,従来の教師なしアプローチを大きなマージンで上回り,初期の教師付きモデルと競合する。 また,数発の学習環境でのアプローチの有効性を示す。

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