論文の概要: Question rewriting? Assessing its importance for conversational question answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.09146v1
• Date: Sat, 22 Jan 2022 23:31:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-25 14:42:12.549119
• Title: Question rewriting? Assessing its importance for conversational question answering
• Title（参考訳）: 質問の書き直し? 対話型質問応答の重要性の評価
• Authors: Gon\c{c}alo Raposo, Rui Ribeiro, Bruno Martins, and Lu\'isa Coheur
• Abstract要約: 本研究では,SCAI(Search-Oriented Conversational AI)共有タスクに特化して設計された対話型質問応答システムを提案する。 特に,質問書き直しモジュールの異なるバリエーションを検討した。 我々のシステムは共有タスクにおいて最高の性能を達成し、システム全体の性能に対する会話コンテキスト表現の重要性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6449761153631166
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In conversational question answering, systems must correctly interpret the interconnected interactions and generate knowledgeable answers, which may require the retrieval of relevant information from a background repository. Recent approaches to this problem leverage neural language models, although different alternatives can be considered in terms of modules for (a) representing user questions in context, (b) retrieving the relevant background information, and (c) generating the answer. This work presents a conversational question answering system designed specifically for the Search-Oriented Conversational AI (SCAI) shared task, and reports on a detailed analysis of its question rewriting module. In particular, we considered different variations of the question rewriting module to evaluate the influence on the subsequent components, and performed a careful analysis of the results obtained with the best system configuration. Our system achieved the best performance in the shared task and our analysis emphasizes the importance of the conversation context representation for the overall system performance.
• Abstract（参考訳）: 対話型質問応答では、システムは相互接続された相互作用を正しく解釈し、知識のある回答を生成する必要がある。 この問題に対する最近のアプローチは、モジュールの観点から異なる代替案を考えることができるが、ニューラルネットワークモデルを活用する。 (a) ユーザの質問を文脈で表現する (b)関連する背景情報を取得すること、 (c) 答えを生成する。 本研究では,検索指向会話AI(SCAI)共有タスクに特化して設計された対話型質問応答システムと,その質問書き換えモジュールの詳細な解析について報告する。 特に,その後のコンポーネントへの影響を評価するために,質問書き換えモジュールの異なるバリエーションを検討し,最適なシステム構成で得られた結果を慎重に分析した。 我々のシステムは共有タスクにおいて最高の性能を達成し、システム全体の性能に対する会話コンテキスト表現の重要性を強調した。

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