Fugu-MT 論文翻訳(概要): New Methods & Metrics for LFQA tasks

論文の概要: New Methods & Metrics for LFQA tasks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.13432v1
Date: Sun, 26 Dec 2021 18:38:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-12-29 03:00:08.340292
Title: New Methods & Metrics for LFQA tasks
Title（参考訳）: LFQAタスクの新しい方法とメトリクス
Authors: Suchismit Mahapatra, Vladimir Blagojevic, Pablo Bertorello, Prasanna Kumar
Abstract要約: 長い形式の質問応答タスクでは、クエリに関連する文書を検索し、それを使用して段落長の回答を作成する必要がある。この作業では、トレイン/バリデーション/テストのデータセットのオーバーラップ、自動メトリクスの欠如、検索したドキュメントに“接地”されていない回答の生成に対処する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Long-form question answering (LFQA) tasks require retrieving the documents pertinent to a query, using them to form a paragraph-length answer. Despite considerable progress in LFQA modeling, fundamental issues impede its progress: i) train/validation/test dataset overlap, ii) absence of automatic metrics and iii) generated answers not being "grounded" in retrieved documents. This work addresses every one these critical bottlenecks, contributing natural language inference/generation (NLI/NLG) methods and metrics that make significant strides to their alleviation.
Abstract（参考訳）: LFQA(Long-form Question answering)タスクは、クエリに関連する文書を検索し、パラグラフ長の回答を生成する。 LFQAモデリングの進歩にもかかわらず、基本的な問題は進歩を妨げる。一列車/検証/テストデータセットの重複二自動測定器がないこと、及び三検索した書類に「接地」しない回答を生ずること。この作業はこれらの重要なボトルネックをすべて解決し、自然言語推論/ジェネレーション(nli/nlg)メソッドと、その緩和に大きく前進するメトリクスに貢献します。

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