論文の概要: Do Question Answering Modeling Improvements Hold Across Benchmarks?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.01065v3
• Date: Tue, 30 May 2023 20:50:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-02 04:58:39.175027
• Title: Do Question Answering Modeling Improvements Hold Across Benchmarks?
• Title（参考訳）: 質問応答モデリングの改善はベンチマーク全体を支えるか?
• Authors: Nelson F. Liu and Tony Lee and Robin Jia and Percy Liang
• Abstract要約: 20種類の多種多様なモデリング手法を用いて32のQAベンチマークの一致を計測する。 何年にもわたってコミュニティは少数のベンチマークに力を入れてきたが、研究対象のモデリングの改善は広く続いている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.48867898593052
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Do question answering (QA) modeling improvements (e.g., choice of architecture and training procedure) hold consistently across the diverse landscape of QA benchmarks? To study this question, we introduce the notion of concurrence -- two benchmarks have high concurrence on a set of modeling approaches if they rank the modeling approaches similarly. We measure the concurrence between 32 QA benchmarks on a set of 20 diverse modeling approaches and find that human-constructed benchmarks have high concurrence amongst themselves, even if their passage and question distributions are very different. Surprisingly, even downsampled human-constructed benchmarks (i.e., collecting less data) and programmatically-generated benchmarks (e.g., cloze-formatted examples) have high concurrence with human-constructed benchmarks. These results indicate that, despite years of intense community focus on a small number of benchmarks, the modeling improvements studied hold broadly.
• Abstract（参考訳）: 質問応答(QA)モデリングの改善(アーキテクチャの選択やトレーニング手順など)は、QAベンチマークのさまざまな状況で一貫して維持されますか? この問題を研究するために,2つのベンチマークは,モデルアプローチを同様にランク付けした場合に,一連のモデリングアプローチに対して高い精度を持つ。 20種類の多様なモデリング手法を用いて32のQAベンチマークの一致を計測し、その通過と問合せの分布が全く異なる場合でも、人為的なベンチマークは互いに高い一致性を持つことを示した。 驚くべきことに、人体構築ベンチマーク(例えば、少ないデータ収集)やプログラムで生成されたベンチマーク(例えば、クローゼフォーマットの例)でさえ、人体構築ベンチマークと高い精度を持つ。 これらの結果は、コミュニティが少数のベンチマークに力を入れてきたにもかかわらず、研究対象のモデリング改善は広範に維持されていることを示唆している。

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