論文の概要: Using Natural Language Relations between Answer Choices for Machine Comprehension

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.15837v1
• Date: Thu, 31 Dec 2020 18:55:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-17 17:10:31.590421
• Title: Using Natural Language Relations between Answer Choices for Machine Comprehension
• Title（参考訳）: 機械理解における回答選択の自然言語関係の利用
• Authors: Rajkumar Pujari and Dan Goldwasser
• Abstract要約: 本論文では,機械理解の性能向上のために,包含や矛盾といった解答選択間の自然言語関係を活用する手法を提案する。 また,両タスクを共同で学習するマルチタスク学習モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.45844219516005
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: When evaluating an answer choice for Reading Comprehension task, other answer choices available for the question and the answers of related questions about the same paragraph often provide valuable information. In this paper, we propose a method to leverage the natural language relations between the answer choices, such as entailment and contradiction, to improve the performance of machine comprehension. We use a stand-alone question answering (QA) system to perform QA task and a Natural Language Inference (NLI) system to identify the relations between the choice pairs. Then we perform inference using an Integer Linear Programming (ILP)-based relational framework to re-evaluate the decisions made by the standalone QA system in light of the relations identified by the NLI system. We also propose a multitask learning model that learns both the tasks jointly.
• Abstract（参考訳）: Reading Comprehension タスクに対する回答の選択を評価する際、質問に利用できる他の回答の選択と、同じ段落に関する関連する質問の回答は、しばしば貴重な情報を提供する。 本稿では,機械理解の性能を向上させるために,包含や矛盾といった回答選択間の自然言語関係を活用する手法を提案する。 我々は,スタンドアロン質問応答(qa)システムを用いてqaタスクを実行し,自然言語推論(nli)システムを用いて選択ペア間の関係を識別する。 Integer Linear Programming(ILP)ベースのリレーショナルフレームワークを用いて推論を行い、NLIシステムによって識別される関係を考慮してスタンドアロンのQAシステムによる決定を再評価する。 また,両タスクを共同で学習するマルチタスク学習モデルを提案する。

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