論文の概要: GermanQuAD and GermanDPR: Improving Non-English Question Answering and Passage Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.12741v1
• Date: Mon, 26 Apr 2021 17:34:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-27 17:13:19.651592
• Title: GermanQuAD and GermanDPR: Improving Non-English Question Answering and Passage Retrieval
• Title（参考訳）: GermanQuAD と GermanDPR:非英語質問応答の改善とパス検索
• Authors: Timo M\"oller and Julian Risch and Malte Pietsch
• Abstract要約: 我々は13,722組の抽出質問/回答ペアのデータセットである GermanQuAD を提示する。 GermanQuADで訓練された抽出QAモデルは、多言語モデルを大幅に上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5621280373733604
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A major challenge of research on non-English machine reading for question answering (QA) is the lack of annotated datasets. In this paper, we present GermanQuAD, a dataset of 13,722 extractive question/answer pairs. To improve the reproducibility of the dataset creation approach and foster QA research on other languages, we summarize lessons learned and evaluate reformulation of question/answer pairs as a way to speed up the annotation process. An extractive QA model trained on GermanQuAD significantly outperforms multilingual models and also shows that machine-translated training data cannot fully substitute hand-annotated training data in the target language. Finally, we demonstrate the wide range of applications of GermanQuAD by adapting it to GermanDPR, a training dataset for dense passage retrieval (DPR), and train and evaluate the first non-English DPR model.
• Abstract（参考訳）: 質問応答のための非英語機械読解の研究における大きな課題は、注釈付きデータセットの欠如である。 本稿では,13,722組の抽出質問/回答ペアのデータセットである GermanQuAD を提案する。 データセット作成手法の再現性の向上と他言語でのQA研究の促進を目的として,アノテーションプロセスの高速化を目的とした質問/回答ペアの改訂について,学習と評価を行った。 GermanQuADでトレーニングされた抽出QAモデルは、多言語モデルよりも大幅に優れており、機械翻訳されたトレーニングデータは、対象言語で手書きのトレーニングデータを完全に置き換えることができないことを示す。 最後に,dpr (dung passage retrieval) のためのトレーニングデータセットである germandpr に適用し,最初の非英語dprモデルを訓練し,評価することで, germanquad の幅広い応用を実証する。

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