論文の概要: Multifaceted Improvements for Conversational Open-Domain Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.00266v1
• Date: Fri, 1 Apr 2022 07:54:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-04 22:02:08.599565
• Title: Multifaceted Improvements for Conversational Open-Domain Question Answering
• Title（参考訳）: 対話型オープンドメイン質問応答の多面的改善
• Authors: Tingting Liang, Yixuan Jiang, Congying Xia, Ziqiang Zhao, Yuyu Yin, Philip S. Yu
• Abstract要約: 対話型オープンドメイン質問回答(MICQA)のための多面的改善フレームワークを提案する。 第一に、提案したKL分割に基づく正規化は、検索と解答のためのより良い質問理解をもたらすことができる。 第二に、追加されたポストランカモジュールは、より関連性の高いパスをトップにプッシュし、2アスペクトの制約で読者に選択できる。 第3に、十分に設計されたカリキュラム学習戦略は、訓練と推論の黄金の通路設定のギャップを効果的に狭め、黄金の通路支援なしで真の答えを見つけることを奨励する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.913313912927045
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Open-domain question answering (OpenQA) is an important branch of textual QA which discovers answers for the given questions based on a large number of unstructured documents. Effectively mining correct answers from the open-domain sources still has a fair way to go. Existing OpenQA systems might suffer from the issues of question complexity and ambiguity, as well as insufficient background knowledge. Recently, conversational OpenQA is proposed to address these issues with the abundant contextual information in the conversation. Promising as it might be, there exist several fundamental limitations including the inaccurate question understanding, the coarse ranking for passage selection, and the inconsistent usage of golden passage in the training and inference phases. To alleviate these limitations, in this paper, we propose a framework with Multifaceted Improvements for Conversational open-domain Question Answering (MICQA). Specifically, MICQA has three significant advantages. First, the proposed KL-divergence based regularization is able to lead to a better question understanding for retrieval and answer reading. Second, the added post-ranker module can push more relevant passages to the top placements and be selected for reader with a two-aspect constrains. Third, the well designed curriculum learning strategy effectively narrows the gap between the golden passage settings of training and inference, and encourages the reader to find true answer without the golden passage assistance. Extensive experiments conducted on the publicly available dataset OR-QuAC demonstrate the superiority of MICQA over the state-of-the-art model in conversational OpenQA task.
• Abstract（参考訳）: オープンドメイン質問応答 (OpenQA) は、大量の非構造化文書に基づいて与えられた質問に対する回答を発見するテキストQAの重要な分野である。 オープンドメインのソースから正しい回答を効果的にマイニングする方法はまだ十分ある。 既存のOpenQAシステムは、質問の複雑さや曖昧さ、背景知識の不足といった問題に悩まされる。 近年、会話中の豊富な文脈情報でこれらの問題に対処するために、会話型openqaが提案されている。 不正確な質問理解、通過選択のための粗いランク付け、訓練と推論フェーズにおける黄金の通過の不整合使用など、いくつかの基本的な制限がある。 本稿では,これらの制約を軽減するために,対話型オープンドメイン質問応答(MICQA)のための多面的改善フレームワークを提案する。 特に、MICQAには3つの大きな利点がある。 第一に、提案したKL分割に基づく正規化は、検索と解答のためのより良い質問理解につながる。 第二に、追加されたポストランカモジュールは、より関連性の高いパスをトップにプッシュし、2アスペクトの制約で読者に選択できる。 第3に、よく設計されたカリキュラム学習戦略は、訓練と推論の黄金の通路設定のギャップを効果的に狭め、読者に黄金の通路の支援なしに真の答えを見つけるように促す。 公開データセットOR-QuACで実施された大規模な実験は、対話型OpenQAタスクにおける最先端モデルよりもMICQAの方が優れていることを示す。

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