論文の概要: ArchivalQA: A Large-scale Benchmark Dataset for Open Domain Question Answering over Archival News Collections

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.03438v2
• Date: Thu, 9 Sep 2021 11:52:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-10 11:06:57.729227
• Title: ArchivalQA: A Large-scale Benchmark Dataset for Open Domain Question Answering over Archival News Collections
• Title（参考訳）: ArchivalQA: アーカイブニュースコレクションに対するオープンドメイン質問回答のための大規模ベンチマークデータセット
• Authors: Jiexin Wang, Adam Jatowt, Masatoshi Yoshikawa
• Abstract要約: 本稿では,1067,056組の質問応答データセットArchivealQAを提案する。 課題の難易度と時間表現の包含に基づいて,データセットの4つの部分を作成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.07130742712862
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the last few years, open-domain question answering (ODQA) has advanced rapidly due to the development of deep learning techniques and the availability of large-scale QA datasets. However, the current datasets are essentially designed for synchronic document collections (e.g., Wikipedia). Temporal news collections such as long-term news archives spanning several decades, are rarely used in training the models despite they are quite valuable for our society. In order to foster the research in the field of ODQA on such historical collections, we present ArchivalQA, a large question answering dataset consisting of 1,067,056 question-answer pairs which is designed for temporal news QA. In addition, we create four subparts of our dataset based on the question difficulty levels and the containment of temporal expressions, which we believe could be useful for training or testing ODQA systems characterized by different strengths and abilities. The novel QA dataset-constructing framework that we introduce can be also applied to create datasets over other types of collections.
• Abstract（参考訳）: 近年,ディープラーニング技術の発展と大規模QAデータセットの利用により,オープンドメイン質問応答(ODQA)が急速に進歩している。 しかし、現在のデータセットは基本的に同期文書コレクション(ウィキペディアなど)用に設計されている。 数十年にわたる長期ニュースアーカイブなどの時限ニュースコレクションは,我々の社会にとって非常に価値があるにもかかわらず,モデルのトレーニングにはほとんど使われていない。 このような歴史的コレクションに関するODQAの研究を促進するために,時事ニュースQA用に設計された1,067,056組の質問応答データセットであるArchivealQAを提案する。 さらに,課題の難易度と時間表現の包含に基づいて,データセットの4つの部分を作成し,異なる強度と能力で特徴付けられるODQAシステムのトレーニングやテストに有用であると考えている。 私たちが導入した新しいQAデータセット構築フレームワークは、他の種類のコレクション上でデータセットを作成するためにも適用できます。

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