論文の概要: Question-Answer Sentence Graph for Joint Modeling Answer Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.03549v2
• Date: Sun, 23 Apr 2023 04:01:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-26 00:33:04.199170
• Title: Question-Answer Sentence Graph for Joint Modeling Answer Selection
• Title（参考訳）: 解答文選択のための質問応答文グラフ
• Authors: Roshni G. Iyer, Thuy Vu, Alessandro Moschitti, Yizhou Sun
• Abstract要約: 我々は,質問文,質問文,回答文のペア間のスコアを計算するための最先端(SOTA)モデルを訓練し,統合する。 オンライン推論は、目に見えないクエリのAS2タスクを解決するために実行される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 122.29142965960138
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This research studies graph-based approaches for Answer Sentence Selection (AS2), an essential component for retrieval-based Question Answering (QA) systems. During offline learning, our model constructs a small-scale relevant training graph per question in an unsupervised manner, and integrates with Graph Neural Networks. Graph nodes are question sentence to answer sentence pairs. We train and integrate state-of-the-art (SOTA) models for computing scores between question-question, question-answer, and answer-answer pairs, and use thresholding on relevance scores for creating graph edges. Online inference is then performed to solve the AS2 task on unseen queries. Experiments on two well-known academic benchmarks and a real-world dataset show that our approach consistently outperforms SOTA QA baseline models.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,検索型質問回答システム(QA)の基本コンポーネントである回答文選択(AS2)に対するグラフベースのアプローチを研究する。 オフライン学習中は,質問毎に小さな関連するトレーニンググラフを教師なしの方法で構築し,グラフニューラルネットワークと統合する。 グラフノードは、文ペアに対する質問文である。 我々は,質問応答,質問応答,回答応答のペア間のスコアを計算するための最先端(SOTA)モデルを訓練,統合し,関連するスコアのしきい値を用いてグラフエッジを作成する。 オンライン推論は、目に見えないクエリのAS2タスクを解決するために実行される。 2つの有名な学術ベンチマークと実世界のデータセットの実験は、我々のアプローチがSOTA QAベースラインモデルより一貫して優れていることを示している。

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