論文の概要: Extract, Integrate, Compete: Towards Verification Style Reading Comprehension

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.05149v1
• Date: Sat, 11 Sep 2021 01:34:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-18 18:46:34.081157
• Title: Extract, Integrate, Compete: Towards Verification Style Reading Comprehension
• Title（参考訳）: Extract, Integrate, Compete: 検証スタイル読み込みの理解に向けて
• Authors: Chen Zhang, Yuxuan Lai, Yansong Feng and Dongyan Zhao
• Abstract要約: 本稿では,ガオカオの中国語テストから,VGaokaoと命名された新しい検証スタイル読解データセットを提案する。 VGaokaoの課題に対処するため,我々は新しい抽出・抽出・計算手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.2551168928688
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we present a new verification style reading comprehension dataset named VGaokao from Chinese Language tests of Gaokao. Different from existing efforts, the new dataset is originally designed for native speakers' evaluation, thus requiring more advanced language understanding skills. To address the challenges in VGaokao, we propose a novel Extract-Integrate-Compete approach, which iteratively selects complementary evidence with a novel query updating mechanism and adaptively distills supportive evidence, followed by a pairwise competition to push models to learn the subtle difference among similar text pieces. Experiments show that our methods outperform various baselines on VGaokao with retrieved complementary evidence, while having the merits of efficiency and explainability. Our dataset and code are released for further research.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ガオカオの中国語テストから,vgaokaoと呼ばれる新しい検証スタイル読解データセットを提案する。 既存の取り組みとは異なり、新しいデータセットは元々ネイティブスピーカーの評価のために設計されており、より高度な言語理解スキルを必要とする。 本稿では,vgaokaoの課題に対処するために,新しいクエリ更新機構を用いて相補的な証拠を反復的に選択し,支持的証拠を適応的に蒸留し,類似するテキストの微妙な差異をモデルにプッシュする,新たな抽出・統合・補完手法を提案する。 実験の結果,VGaokaoの手法は,効率性や説明性に優れており,相補的証拠が得られ,様々なベースラインを達成できた。 私たちのデータセットとコードは、さらなる研究のためにリリースされます。

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