論文の概要: Towards More Equitable Question Answering Systems: How Much More Data Do You Need?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.14115v1
• Date: Fri, 28 May 2021 21:32:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-01 17:25:04.020354
• Title: Towards More Equitable Question Answering Systems: How Much More Data Do You Need?
• Title（参考訳）: より公平な質問応答システムに向けて:どのくらいのデータが必要ですか?
• Authors: Arnab Debnath, Navid Rajabi, Fardina Fathmiul Alam, Antonios Anastasopoulos
• Abstract要約: ステップバックして、既存のリソースを最大限に活用して、多くの言語でQAシステムを開発するためのアプローチを研究します。 具体的には、自動翻訳とコンテキスト-問合せ-問合せ-問合せ-問合せ-問合せ-問合せ-問合せ-問合せ-問合せ-問合せ-問合せ-問合せ-問合せの順に拡張された数ショットアプローチの有効性を評価するために、広範囲に分析を行った。 我々は、QAデータセットやシステムの言語カバレッジを高めることを目的として、固定アノテーション予算をより活用するための将来のデータセット開発活動を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.401330338654203
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Question answering (QA) in English has been widely explored, but multilingual datasets are relatively new, with several methods attempting to bridge the gap between high- and low-resourced languages using data augmentation through translation and cross-lingual transfer. In this project, we take a step back and study which approaches allow us to take the most advantage of existing resources in order to produce QA systems in many languages. Specifically, we perform extensive analysis to measure the efficacy of few-shot approaches augmented with automatic translations and permutations of context-question-answer pairs. In addition, we make suggestions for future dataset development efforts that make better use of a fixed annotation budget, with a goal of increasing the language coverage of QA datasets and systems. Code and data for reproducing our experiments are available here: https://github.com/NavidRajabi/EMQA.
• Abstract（参考訳）: 英語での質問応答(QA)は広く研究されているが、多言語データセットは比較的新しいもので、翻訳と言語間移動によるデータ拡張による高リソース言語と低リソース言語のギャップを埋めようとしている。 このプロジェクトでは、多くの言語でQAシステムを生成するために、既存のリソースを最大限に活用できるアプローチを一歩引いて検討する。 具体的には,コンテキスト・クエスチョン・アンワーペアの自動翻訳と置換によって拡張された少数ショットアプローチの有効性を測定するために,広範囲な分析を行う。 さらに,qaデータセットやシステムの言語カバレッジ向上を目標として,固定アノテーション予算をより有効に活用する,今後のデータセット開発の取り組みについて提案する。 実験を再現するためのコードとデータは、ここで入手できる。

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