論文の概要: MCR-Net: A Multi-Step Co-Interactive Relation Network for Unanswerable Questions on Machine Reading Comprehension

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.04567v1
• Date: Mon, 8 Mar 2021 06:38:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-09 15:44:29.864138
• Title: MCR-Net: A Multi-Step Co-Interactive Relation Network for Unanswerable Questions on Machine Reading Comprehension
• Title（参考訳）: MCR-Net : 機械読解の解答不能な質問に対するマルチステップ協調関係ネットワーク
• Authors: Wei Peng, Yue Hu, Jing Yu, Luxi Xing, Yuqiang Xie, Zihao Zhu, Yajing Sun
• Abstract要約: 質問と文の相互相互作用を明示的にモデル化するマルチステップ協調関係ネットワーク(mcr-net)を提案する。 我々は,本モデルが文学におけるBERTスタイルのベースラインを上回り,顕著な改善を実現していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.926981547759182
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Question answering systems usually use keyword searches to retrieve potential passages related to a question, and then extract the answer from passages with the machine reading comprehension methods. However, many questions tend to be unanswerable in the real world. In this case, it is significant and challenging how the model determines when no answer is supported by the passage and abstains from answering. Most of the existing systems design a simple classifier to determine answerability implicitly without explicitly modeling mutual interaction and relation between the question and passage, leading to the poor performance for determining the unanswerable questions. To tackle this problem, we propose a Multi-Step Co-Interactive Relation Network (MCR-Net) to explicitly model the mutual interaction and locate key clues from coarse to fine by introducing a co-interactive relation module. The co-interactive relation module contains a stack of interaction and fusion blocks to continuously integrate and fuse history-guided and current-query-guided clues in an explicit way. Experiments on the SQuAD 2.0 and DuReader datasets show that our model achieves a remarkable improvement, outperforming the BERT-style baselines in literature. Visualization analysis also verifies the importance of the mutual interaction between the question and passage.
• Abstract（参考訳）: 質問応答システムは、通常、キーワード検索を使用して、質問に関連する潜在的な通路を検索し、機械読解法で回答を抽出する。 しかし、多くの質問は現実世界では答えられません。 この場合、このモデルが、どの回答が通過によって支持され、応答が断たれるかを判断する方法は、重要かつ困難である。 既存のシステムの多くは、質問と通過の間の相互相互作用と関係を明示的にモデル化することなく、暗黙的に応答可能性を決定するための単純な分類器を設計している。 そこで本研究では,相互相互作用をモデル化し,相互相互作用モジュールを導入することにより,粗雑から微妙に重要な手がかりを見つけるためのマルチステップ協調関係ネットワーク(MCR-Net)を提案する。 相互作用ブロックと融合ブロックのスタックを含み、履歴誘導および現在クエリ誘導の手がかりを明示的な方法で連続的に統合・融合する。 SQuAD 2.0とDuReaderデータセットの実験は、私たちのモデルが驚くほどの改善を達成し、文学におけるBERTスタイルのベースラインを上回っていることを示しています。 可視化分析は、質問と通過の間の相互相互作用の重要性も検証する。

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