論文の概要: Generation-Augmented Retrieval for Open-domain Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.08553v4
• Date: Fri, 6 Aug 2021 20:35:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-17 11:56:24.732553
• Title: Generation-Augmented Retrieval for Open-domain Question Answering
• Title（参考訳）: オープンドメイン質問応答のための世代別検索
• Authors: Yuning Mao, Pengcheng He, Xiaodong Liu, Yelong Shen, Jianfeng Gao, Jiawei Han, Weizhu Chen
• Abstract要約: GAR(Generation-Augmented Retrieval)は、オープンドメインの質問に答える機能である。 クエリーに対して多様なコンテキストを生成することは、結果の融合が常により良い検索精度をもたらすので有益であることを示す。 GARは、抽出読取装置を備えた場合、抽出QA設定の下で、自然質問およびトリビアQAデータセットの最先端性能を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 134.27768711201202
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose Generation-Augmented Retrieval (GAR) for answering open-domain questions, which augments a query through text generation of heuristically discovered relevant contexts without external resources as supervision. We demonstrate that the generated contexts substantially enrich the semantics of the queries and GAR with sparse representations (BM25) achieves comparable or better performance than state-of-the-art dense retrieval methods such as DPR. We show that generating diverse contexts for a query is beneficial as fusing their results consistently yields better retrieval accuracy. Moreover, as sparse and dense representations are often complementary, GAR can be easily combined with DPR to achieve even better performance. GAR achieves state-of-the-art performance on Natural Questions and TriviaQA datasets under the extractive QA setup when equipped with an extractive reader, and consistently outperforms other retrieval methods when the same generative reader is used.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,オープンドメインの質問に対して,外部リソースを監視対象とせず,テキスト生成を通じてクエリを増強するジェネレーションAugmented Retrieval(GAR)を提案する。 生成したコンテキストがクエリのセマンティクスを著しく豊かにし、スパース表現(BM25)によるGARがDPRのような最先端の高密度検索手法と同等あるいは優れていることを示す。 クエリの多様なコンテキストを生成することは,結果の融合によって検索精度が向上する点において有益であることを示す。 さらに、スパース表現や密度表現はしばしば相補的であるため、GARはDPRと簡単に組み合わせてより優れた性能を実現することができる。 GARは、抽出読取装置を備えた場合、抽出QA設定下でのNatural QuestionsおよびTriviaQAデータセットの最先端性能を達成し、同じ生成読取装置を使用する場合、他の検索方法よりも一貫して優れる。

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