論文の概要: Towards Collaborative Question Answering: A Preliminary Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.09708v1
• Date: Mon, 24 Jan 2022 14:27:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-25 14:02:25.972355
• Title: Towards Collaborative Question Answering: A Preliminary Study
• Title（参考訳）: 協調的質問回答に向けて : 予備的研究
• Authors: Xiangkun Hu, Hang Yan, Qipeng Guo, Xipeng Qiu, Weinan Zhang, Zheng Zhang
• Abstract要約: 我々は、モデレーターによって調整された複数の専門家エージェントが協力して、単一のエージェントだけでは答えられない質問に答える新しいQAタスクCollabQAを提案する。 専門家に分散可能な,大規模な知識グラフの合成データセットを作成する。 専門家が完璧で均一でない限り,コラボレーション構造を導入することなく,この問題が解決可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.91687114660126
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge and expertise in the real-world can be disjointedly owned. To solve a complex question, collaboration among experts is often called for. In this paper, we propose CollabQA, a novel QA task in which several expert agents coordinated by a moderator work together to answer questions that cannot be answered with any single agent alone. We make a synthetic dataset of a large knowledge graph that can be distributed to experts. We define the process to form a complex question from ground truth reasoning path, neural network agent models that can learn to solve the task, and evaluation metrics to check the performance. We show that the problem can be challenging without introducing prior of the collaboration structure, unless experts are perfect and uniform. Based on this experience, we elaborate extensions needed to approach collaboration tasks in real-world settings.
• Abstract（参考訳）: 現実世界の知識と専門知識は相容れない。 複雑な問題を解決するために、専門家間のコラボレーションがしばしば求められます。 本稿では,モデレーターによって調整された複数の専門家エージェントが協力して,単一のエージェントだけでは答えられない質問に回答する,新しいQAタスクであるCollabQAを提案する。 専門家に分散可能な,大規模な知識グラフの合成データセットを作成する。 我々は、基底的真理推論パスから複雑な問題を形成するプロセス、そのタスクを解くために学習できるニューラルネットワークエージェントモデル、パフォーマンスをチェックするための評価メトリクスを定義する。 専門家が完璧で均一でない限り,コラボレーション構造を導入することなく,この問題が解決可能であることを示す。 この経験に基づいて,実環境におけるコラボレーションタスクへのアプローチに必要な拡張を詳細に述べる。

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