論文の概要: Read before Generate! Faithful Long Form Question Answering with Machine Reading

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.00343v1
• Date: Tue, 1 Mar 2022 10:41:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-02 19:32:58.637115
• Title: Read before Generate! Faithful Long Form Question Answering with Machine Reading
• Title（参考訳）: 生成前に読め! 機械読解による忠実なロングフォーム質問応答
• Authors: Dan Su, Xiaoguang Li, Jindi Zhang, Lifeng Shang, Xin Jiang, Qun Liu, Pascale Fung
• Abstract要約: LFQA(Long-form Question answering)は、ある質問に対する段落長の回答を生成することを目的としている。 生成と機械読取を協調的にモデル化する新しいエンドツーエンドフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.17898499652306
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Long-form question answering (LFQA) aims to generate a paragraph-length answer for a given question. While current work on LFQA using large pre-trained model for generation are effective at producing fluent and somewhat relevant content, one primary challenge lies in how to generate a faithful answer that has less hallucinated content. We propose a new end-to-end framework that jointly models answer generation and machine reading. The key idea is to augment the generation model with fine-grained, answer-related salient information which can be viewed as an emphasis on faithful facts. State-of-the-art results on two LFQA datasets, ELI5 and MS MARCO, demonstrate the effectiveness of our method, in comparison with strong baselines on automatic and human evaluation metrics. A detailed analysis further proves the competency of our methods in generating fluent, relevant, and more faithful answers.
• Abstract（参考訳）: LFQA(Long-form Question answering)は、ある質問に対する段落長の回答を生成することを目的とする。 大規模な事前学習モデルを用いたLFQAに関する現在の研究は、流動的でやや関係のあるコンテンツを生成するのに効果的であるが、主要な課題は、より幻覚的なコンテンツが少ない忠実な回答を生成する方法である。 生成と機械読取を協調的にモデル化する新しいエンドツーエンドフレームワークを提案する。 鍵となるアイデアは、忠実な事実に重きを置くことができる、きめ細かな回答関連のサルエント情報によって生成モデルを強化することである。 The-of-the-art results on two LFQA data, ELI5 and MS MARCO, showed the effective of our method, with strong baselines on automatic and human evaluation metrics。 詳細な分析により、我々の方法が、より流動的で、関連性があり、より忠実な答えを生み出す能力がさらに証明される。

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