論文の概要: ComQA:Compositional Question Answering via Hierarchical Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.06400v1
• Date: Sat, 16 Jan 2021 08:23:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-28 08:00:46.090369
• Title: ComQA:Compositional Question Answering via Hierarchical Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: ComQA:階層型グラフニューラルネットワークによる複合質問応答
• Authors: Bingning Wang, Ting Yao, Weipeng Chen, Jingfang Xu and Xiaochuan Wang
• Abstract要約: 我々は,120万以上の人間ラベル質問を含む大規模構成質問応答データセットを提案する。 ComQA問題に対処するために,低レベル語から高レベル語までの文書を表す階層型グラフニューラルネットワークを提案する。 提案モデルは,先行する機械読解法や事前学習法に比べて大幅に改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.12013005600986
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the development of deep learning techniques and large scale datasets, the question answering (QA) systems have been quickly improved, providing more accurate and satisfying answers. However, current QA systems either focus on the sentence-level answer, i.e., answer selection, or phrase-level answer, i.e., machine reading comprehension. How to produce compositional answers has not been throughout investigated. In compositional question answering, the systems should assemble several supporting evidence from the document to generate the final answer, which is more difficult than sentence-level or phrase-level QA. In this paper, we present a large-scale compositional question answering dataset containing more than 120k human-labeled questions. The answer in this dataset is composed of discontiguous sentences in the corresponding document. To tackle the ComQA problem, we proposed a hierarchical graph neural networks, which represents the document from the low-level word to the high-level sentence. We also devise a question selection and node selection task for pre-training. Our proposed model achieves a significant improvement over previous machine reading comprehension methods and pre-training methods. Codes and dataset can be found at \url{https://github.com/benywon/ComQA}.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニング技術と大規模データセットの開発により、質問応答(QA)システムは急速に改善され、より正確で満足な回答が提供された。 しかし、現在のQAシステムは、文レベルの答え、すなわち、回答の選択、またはフレーズレベルの答え、すなわち機械読解に焦点をあてている。 構成的回答の作り方については、まだ研究されていない。 構成質問応答では, 文レベルや句レベルのQAよりも難しい最終回答を生成するために, 文書からいくつかの支持証拠を収集する必要がある。 本稿では,120万以上の人間ラベル質問を含む大規模構成質問応答データセットを提案する。 このデータセットの答えは、対応する文書の不連続な文からなる。 ComQA問題に対処するために,低レベル語から高レベル語までの文書を表す階層型グラフニューラルネットワークを提案する。 また,事前学習のための質問選択とノード選択タスクも考案する。 提案モデルは,先行する機械読解法や事前学習法に比べて大幅に改善する。 コードとデータセットは \url{https://github.com/benywon/ComQA} で見ることができる。

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