論文の概要: Pivot Through English: Reliably Answering Multilingual Questions without Document Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.14094v1
• Date: Mon, 28 Dec 2020 04:38:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-24 18:02:01.787672
• Title: Pivot Through English: Reliably Answering Multilingual Questions without Document Retrieval
• Title（参考訳）: Pivot through English: 文書検索なしで多言語質問に確実に答える
• Authors: Ivan Montero, Shayne Longpre, Ni Lao, Andrew J. Frank, Christopher DuBois
• Abstract要約: 低リソース言語(LRL)における解答に対する既存の解答法は、英語に大きく遅れた。 文書検索を回避し、英語から低リソース言語への知識の確実に転送する、より現実的なタスクセットアップを利用可能なリソースに策定します。 このタスク設定内では、リランク付き英語学習セットに対する意味的類似性検索に類似した、Reranked Maximal Internal Product Search (RM-MIPS)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.4973334555746
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing methods for open-retrieval question answering in lower resource languages (LRLs) lag significantly behind English. They not only suffer from the shortcomings of non-English document retrieval, but are reliant on language-specific supervision for either the task or translation. We formulate a task setup more realistic to available resources, that circumvents document retrieval to reliably transfer knowledge from English to lower resource languages. Assuming a strong English question answering model or database, we compare and analyze methods that pivot through English: to map foreign queries to English and then English answers back to target language answers. Within this task setup we propose Reranked Multilingual Maximal Inner Product Search (RM-MIPS), akin to semantic similarity retrieval over the English training set with reranking, which outperforms the strongest baselines by 2.7% on XQuAD and 6.2% on MKQA. Analysis demonstrates the particular efficacy of this strategy over state-of-the-art alternatives in challenging settings: low-resource languages, with extensive distractor data and query distribution misalignment. Circumventing retrieval, our analysis shows this approach offers rapid answer generation to almost any language off-the-shelf, without the need for any additional training data in the target language.
• Abstract（参考訳）: 低資源言語 (LRL) における解答の解答法は英語よりかなり遅れている。 それらは非英語の文書検索の欠点に苦しむだけでなく、タスクや翻訳の言語固有の監督に依存しています。 利用可能なリソースに対してより現実的なタスク設定を定式化し、文書検索を回避し、知識を英語から低リソース言語に確実に伝達する。 強固な英語質問応答モデルまたはデータベースを仮定して、英語をピボットする手法を比較し分析する: 外部クエリを英語にマップし、その後、英語回答を対象言語回答に戻す。 このタスク設定内では、再ランク付き英語トレーニングセットのセマンティック類似性検索に類似したReranked Multilingual Maximal Inner Product Search (RM-MIPS)を提案し、XQuADでは2.7%、MKQAでは6.2%で最強のベースラインを上回ります。 分析は、低リソース言語、広範囲なイントラクタデータ、クエリ分散のミスアライメントといった、挑戦的な設定における最先端の代替手段に対するこの戦略の有効性を示す。 検索を回避して,本手法は,対象言語で追加のトレーニングデータを必要とせずに,ほぼすべての言語に迅速な応答生成を提供する。

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