論文の概要: Improving Unsupervised Question Answering via Summarization-Informed Question Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.07954v1
• Date: Thu, 16 Sep 2021 13:08:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-17 19:56:35.276312
• Title: Improving Unsupervised Question Answering via Summarization-Informed Question Generation
• Title（参考訳）: 要約型質問生成による教師なし質問応答の改善
• Authors: Chenyang Lyu, Lifeng Shang, Yvette Graham, Jennifer Foster, Xin Jiang, Qun Liu
• Abstract要約: 質問生成 (QG) とは, 質問文, 質問文, 質問文, 質問文, 質問文, 質問文, 質問文, 質問文, 質問文, 質問文, 質問文、質問文、質問文、質問文、質問文、質問文、質問文、質問文、質問文、質問文、質問文、質問文、質問文、質問文、質問文、質問文、質問文、質問文、質問文、 我々は、自由なニュース要約データを使用し、宣言文を依存性解析、名前付きエンティティ認識、セマンティックロールラベリングを用いて適切な質問に変換する。 得られた質問は、元のニュース記事と組み合わせて、エンドツーエンドのニューラルQGモデルをトレーニングする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.96911338198302
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Question Generation (QG) is the task of generating a plausible question for a given <passage, answer> pair. Template-based QG uses linguistically-informed heuristics to transform declarative sentences into interrogatives, whereas supervised QG uses existing Question Answering (QA) datasets to train a system to generate a question given a passage and an answer. A disadvantage of the heuristic approach is that the generated questions are heavily tied to their declarative counterparts. A disadvantage of the supervised approach is that they are heavily tied to the domain/language of the QA dataset used as training data. In order to overcome these shortcomings, we propose an unsupervised QG method which uses questions generated heuristically from summaries as a source of training data for a QG system. We make use of freely available news summary data, transforming declarative summary sentences into appropriate questions using heuristics informed by dependency parsing, named entity recognition and semantic role labeling. The resulting questions are then combined with the original news articles to train an end-to-end neural QG model. We extrinsically evaluate our approach using unsupervised QA: our QG model is used to generate synthetic QA pairs for training a QA model. Experimental results show that, trained with only 20k English Wikipedia-based synthetic QA pairs, the QA model substantially outperforms previous unsupervised models on three in-domain datasets (SQuAD1.1, Natural Questions, TriviaQA) and three out-of-domain datasets (NewsQA, BioASQ, DuoRC), demonstrating the transferability of the approach.
• Abstract（参考訳）: 質問生成(QG)とは,与えられた<passage, answer>ペアに対して妥当な質問を生成するタスクである。 テンプレートベースのQGは言語的にインフォームドされたヒューリスティックスを用いて宣言文を疑問文に変換する一方、教師付きQGは既存のQAデータセットを使用して、パスと回答を与えられた質問を生成するシステムを訓練する。 ヒューリスティックなアプローチの欠点は、生成された質問が宣言的な質問と強く結びついていることです。 教師付きアプローチの欠点は、トレーニングデータとして使用されるQAデータセットのドメイン/言語に強く結びついていることだ。 これらの欠点を克服するために,要約からヒューリスティックに生成した質問をQGシステムのトレーニングデータ源として利用する教師なしQG手法を提案する。 我々は, 自由に利用可能なニュース要約データを用いて, 係り受け解析, 名前付きエンティティ認識, 意味的役割ラベリングによるヒューリスティックスを用いて, 宣言的要約文を適切な質問に変換する。 得られた質問は、元のニュース記事と組み合わせて、エンドツーエンドのニューラルQGモデルをトレーニングする。 我々のQGモデルは、QAモデルをトレーニングするための合成QAペアを生成するために使用される。 実験の結果、20kのウィキペディアベースの合成QAペアでトレーニングされたQAモデルは、3つのドメイン内データセット(SQuAD1.1、Natural Questions、TriviaQA)と3つの外部データセット(NewsQA、BioASQ、DuoRC)の教師なしモデルよりも大幅に優れており、アプローチの転送可能性を示している。

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