論文の概要: Generative Context Pair Selection for Multi-hop Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.08744v1
• Date: Sun, 18 Apr 2021 07:00:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-20 14:07:46.039196
• Title: Generative Context Pair Selection for Multi-hop Question Answering
• Title（参考訳）: マルチホップ質問応答のための生成文脈ペア選択
• Authors: Dheeru Dua, Cicero Nogueira dos Santos, Patrick Ng, Ben Athiwaratkun, Bing Xiang, Matt Gardner, Sameer Singh
• Abstract要約: マルチホップ質問応答のための生成コンテキスト選択モデルを提案する。 提案した生成経路選択モデルは,対向保留集合上でのより良い性能(ベースラインより4.9%高い)を有する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.74354009152721
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Compositional reasoning tasks like multi-hop question answering, require making latent decisions to get the final answer, given a question. However, crowdsourced datasets often capture only a slice of the underlying task distribution, which can induce unanticipated biases in models performing compositional reasoning. Furthermore, discriminatively trained models exploit such biases to get a better held-out performance, without learning the right way to reason, as they do not necessitate paying attention to the question representation (conditioning variable) in its entirety, to estimate the answer likelihood. In this work, we propose a generative context selection model for multi-hop question answering that reasons about how the given question could have been generated given a context pair. While being comparable to the state-of-the-art answering performance, our proposed generative passage selection model has a better performance (4.9% higher than baseline) on adversarial held-out set which tests robustness of model's multi-hop reasoning capabilities.
• Abstract（参考訳）: マルチホップ質問応答のような構成的推論タスクは、質問に対して最終回答を得るために潜在的な決定をする必要がある。 しかし、クラウドソーシングされたデータセットは、しばしば基礎となるタスク分散のスライスのみをキャプチャし、構成推論を実行するモデルに予期せぬバイアスを誘発する。 さらに、差別的に訓練されたモデルは、問題表現(条件変数)に注意を払って答えの確率を見積もる必要がないため、正しい推論方法を学ぶことなく、そのようなバイアスを利用してより良い保留性能を得る。 本研究では,与えられた質問がコンテキストペアによってどのように生成されたかという理由について,マルチホップ質問に対する生成コンテキスト選択モデルを提案する。 提案手法は最先端の解答性能に匹敵するが,提案手法では,モデルのマルチホップ推論能力のロバスト性を検証した対向ホールトアウトセットに対して,より優れた性能(ベースラインよりも4.9%高い)を示す。

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