Fugu-MT 論文翻訳(概要): Encoding Explanatory Knowledge for Zero-shot Science Question Answering

論文の概要: Encoding Explanatory Knowledge for Zero-shot Science Question Answering

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.05737v1
Date: Wed, 12 May 2021 15:42:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-13 12:32:47.420094
Title: Encoding Explanatory Knowledge for Zero-shot Science Question Answering
Title（参考訳）: ゼロショット科学質問応答のための説明知識の符号化
Authors: Zili Zhou, Marco Valentino, Donal Landers, Andre Freitas
Abstract要約: N-XKTは科学質問回答(QA)の精度と一般化を向上する N-XKTモデルはゼロショットQAの明確な改善を示している。 N-XKTモデルの性能を定量的に分析する系統解析を行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.755972004983746
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper describes N-XKT (Neural encoding based on eXplanatory Knowledge Transfer), a novel method for the automatic transfer of explanatory knowledge through neural encoding mechanisms. We demonstrate that N-XKT is able to improve accuracy and generalization on science Question Answering (QA). Specifically, by leveraging facts from background explanatory knowledge corpora, the N-XKT model shows a clear improvement on zero-shot QA. Furthermore, we show that N-XKT can be fine-tuned on a target QA dataset, enabling faster convergence and more accurate results. A systematic analysis is conducted to quantitatively analyze the performance of the N-XKT model and the impact of different categories of knowledge on the zero-shot generalization task.
Abstract（参考訳）: 本稿では,N-XKT (Neural encoding based on eXplanatory Knowledge Transfer)について述べる。我々は,N-XKTが科学質問回答(QA)の精度と一般化を向上できることを実証した。具体的には、背景説明知識コーパスから事実を活用することにより、N-XKTモデルはゼロショットQAに対して明確な改善を示す。さらに,N-XKTをターゲットQAデータセット上で微調整し,より高速な収束とより正確な結果が得られることを示す。 N-XKTモデルの性能と異なるカテゴリの知識がゼロショット一般化タスクに与える影響を定量的に解析する。

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