論文の概要: Revisiting the Open-Domain Question Answering Pipeline

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.00914v1
• Date: Wed, 2 Sep 2020 09:34:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-22 18:24:56.058904
• Title: Revisiting the Open-Domain Question Answering Pipeline
• Title（参考訳）: オープンドメイン質問応答パイプラインの再検討
• Authors: Sina J. Semnani, Manish Pandey
• Abstract要約: 本稿では,新たなマルチステージパイプラインで構成されるオープンドメインQAシステムであるMindstoneについて述べる。 我々は,新しいパイプラインが低解像度ラベルの使用を可能にし,様々なタイミング要求を満たすように容易に調整できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.23204178451683266
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Open-domain question answering (QA) is the tasl of identifying answers to natural questions from a large corpus of documents. The typical open-domain QA system starts with information retrieval to select a subset of documents from the corpus, which are then processed by a machine reader to select the answer spans. This paper describes Mindstone, an open-domain QA system that consists of a new multi-stage pipeline that employs a traditional BM25-based information retriever, RM3-based neural relevance feedback, neural ranker, and a machine reading comprehension stage. This paper establishes a new baseline for end-to-end performance on question answering for Wikipedia/SQuAD dataset (EM=58.1, F1=65.8), with substantial gains over the previous state of the art (Yang et al., 2019b). We also show how the new pipeline enables the use of low-resolution labels, and can be easily tuned to meet various timing requirements.
• Abstract（参考訳）: オープンドメイン質問応答(英: Open Domain Question answering, QA)とは、大量の文書から自然の質問に対する回答を識別する手法である。 典型的なオープンドメインQAシステムは、コーパスから文書のサブセットを選択する情報検索から始まり、マシンリーダーによって処理され、回答スパンを選択する。 本稿では、従来のBM25ベースの情報レトリバー、RM3ベースの神経関連フィードバック、ニューラルローダ、機械読解のステージを利用する新しいマルチステージパイプラインからなるオープンドメインQAシステムであるMindstoneについて述べる。 本稿では,Wikipedia/SQuADデータセット(EM=58.1, F1=65.8)に対する質問応答におけるエンドツーエンドのパフォーマンスの新たなベースラインを確立する。 また,新しいパイプラインによって低解像度ラベルの使用が可能となり,様々なタイミング要件を満たすように容易に調整できることを示す。

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