論文の概要: A Simple Approach to Jointly Rank Passages and Select Relevant Sentences in the OBQA Context

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.10497v1
• Date: Wed, 22 Sep 2021 03:11:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-23 13:49:33.958148
• Title: A Simple Approach to Jointly Rank Passages and Select Relevant Sentences in the OBQA Context
• Title（参考訳）: OBQA文脈における共同ランク付けと関連文選択への簡易的アプローチ
• Authors: Man Luo, Shuguang Chen, Chitta Baral
• Abstract要約: 大規模コーパスから関連する情報をどのように選択するかは、推論と推論にとって重要な問題である。 既存のフレームワークの多くは、ディープラーニングモデルを使用して、関連するパスを選択し、対応するパスの文をマッチングすることで、各質問に回答する。 本稿では,これらの問題に対して,文を共同でランク付けし,文を選択することで,シンプルかつ効果的に対処する枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.556928370682094
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the open question answering (OBQA) task, how to select the relevant information from a large corpus is a crucial problem for reasoning and inference. Some datasets (e.g, HotpotQA) mainly focus on testing the model's reasoning ability at the sentence level. To overcome this challenge, many existing frameworks use a deep learning model to select relevant passages and then answer each question by matching a sentence in the corresponding passage. However, such frameworks require long inference time and fail to take advantage of the relationship between passages and sentences. In this work, we present a simple yet effective framework to address these problems by jointly ranking passages and selecting sentences. We propose consistency and similarity constraints to promote the correlation and interaction between passage ranking and sentence selection. In our experiments, we demonstrate that our framework can achieve competitive results and outperform the baseline by 28\% in terms of exact matching of relevant sentences on the HotpotQA dataset.
• Abstract（参考訳）: open question answering(obqa)タスクでは、大きなコーパスから関連情報をどのように選択するかが推論と推論の重要な問題である。 いくつかのデータセット(HotpotQAなど)は、主に文レベルでモデルの推論能力をテストすることに焦点を当てている。 この課題を克服するために、多くの既存のフレームワークはディープラーニングモデルを使用して関連するパスを選択し、対応するパスの文をマッチングすることで各質問に答える。 しかし、そのようなフレームワークは長い推論時間を必要とし、文と文の関係をうまく利用できない。 本研究では,これらの問題に対して,文を共同でランク付けし,文を選択することで,シンプルかつ効果的に対処する枠組みを提案する。 本稿では,文のランク付けと文選択の相関と相互作用を促進するために,一貫性と類似性の制約を提案する。 実験では,HotpotQAデータセット上の関連文の正確な一致から,我々のフレームワークが競合的な結果を達成し,ベースラインを28倍に向上できることを実証した。

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