論文の概要: VAULT: VAriable Unified Long Text Representation for Machine Reading Comprehension

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.03229v1
• Date: Fri, 7 May 2021 13:03:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-10 12:20:20.580043
• Title: VAULT: VAriable Unified Long Text Representation for Machine Reading Comprehension
• Title（参考訳）: VAULT: 機械読解のための可変統一長文表現
• Authors: Haoyang Wen, Anthony Ferritto, Heng Ji, Radu Florian, Avirup Sil
• Abstract要約: 機械読取の既存のモデルは、段落表現と分類で長いテキストをモデル化するために複雑なモデルアーキテクチャを必要とする。 長文入力からの文脈化表現に基づく,MDC の軽量かつ並列効率なパラメタ表現 VAULT を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.639069657951747
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing models on Machine Reading Comprehension (MRC) require complex model architecture for effectively modeling long texts with paragraph representation and classification thereby, making inference computationally inefficient for production use. In this work, we propose VAULT: a light-weight and parallel-efficient paragraph representation for MRC based on contextualized representation from long document input, trained using a new Gaussian distribution-based objective that pays close attention to the partially correct instances that are close to the ground-truth. We validate our VAULT architecture showing experimental results on two benchmark MRC datasets that require long context modeling; one Wikipedia-based (Natural Questions (NQ)) and the other on TechNotes (TechQA). VAULT can achieve comparable performance on NQ with a state-of-the-art (SOTA) complex document modeling approach while being 16 times more efficient. We also demonstrate that our model can also be effectively adapted to a completely different domain -- TechQA -- with large improvement over a model fine-tuned on a previously published large PLM.
• Abstract（参考訳）: 既存のMRC(Machine Reading Comprehension)のモデルは、段落表現と分類を効果的にモデル化するために複雑なモデルアーキテクチャを必要とするため、推論を計算的に非効率にする。 本稿では,長い文書入力からの文脈化表現に基づくmrcの軽量かつ並列効率な段落表現であるvaultを提案する。 我々は、長いコンテキストモデリングを必要とする2つのベンチマークMCCデータセット、Wikipedia(Natural Questions (NQ))とTechNotes(TechQA)で実験結果を示すVAULTアーキテクチャを検証する。 VAULTは16倍の効率で、最先端(SOTA)複雑なドキュメントモデリングアプローチで、NQ上で同等のパフォーマンスを実現することができる。 また、我々のモデルは、以前に公開された大きなPLMで微調整されたモデルよりも大幅に改善され、完全に異なるドメイン(TechQA)に効果的に適用できることを示す。

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