論文の概要: Representations for Question Answering from Documents with Tables and Text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10573v1
• Date: Tue, 26 Jan 2021 05:52:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-13 19:58:05.061786
• Title: Representations for Question Answering from Documents with Tables and Text
• Title（参考訳）: 表とテキストを用いた文書からの質問応答表現
• Authors: Vicky Zayats, Kristina Toutanova, and Mari Ostendorf
• Abstract要約: 周囲のテキストからの情報をもとに表表現を精緻化することで、表からの質問応答の向上を目指します。 また,全文からの質問応答のためのテキストと表に基づく予測を組み合わせるための有効な方法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.522986299412807
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Tables in Web documents are pervasive and can be directly used to answer many of the queries searched on the Web, motivating their integration in question answering. Very often information presented in tables is succinct and hard to interpret with standard language representations. On the other hand, tables often appear within textual context, such as an article describing the table. Using the information from an article as additional context can potentially enrich table representations. In this work we aim to improve question answering from tables by refining table representations based on information from surrounding text. We also present an effective method to combine text and table-based predictions for question answering from full documents, obtaining significant improvements on the Natural Questions dataset.
• Abstract（参考訳）: Webドキュメントのテーブルは広く普及しており、Webで検索されたクエリの多くに答えるために直接使用することができる。 表に示される情報はしばしば簡潔であり、標準言語表現では解釈が難しい。 一方、テーブルは、表を記述した記事など、テキストのコンテキスト内に現れることが多い。 記事の情報を追加のコンテキストとして使用すると、テーブル表現が強化される可能性があります。 本研究は,周辺テキストの情報に基づいて表表現を精査することで,表からの質問応答を改善することを目的とする。 また,全文書からの質問応答に対して,テキストと表に基づく予測を併用し,自然質問データセットの大幅な改善を実現するための効果的な手法を提案する。

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