論文の概要: Augmenting Pre-trained Language Models with QA-Memory for Open-Domain Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.04581v1
• Date: Sun, 10 Apr 2022 02:33:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-14 12:20:22.431147
• Title: Augmenting Pre-trained Language Models with QA-Memory for Open-Domain Question Answering
• Title（参考訳）: オープンドメイン質問応答のためのQAメモリによる事前学習言語モデルの拡張
• Authors: Wenhu Chen, Pat Verga, Michiel de Jong, John Wieting, William Cohen
• Abstract要約: 質問応答型エンコーダデコーダモデルの提案と事前学習戦略について述べる。 これにより、シングルホップのQAタスクにおいて、以前のQA検索方法よりも優れたエンドツーエンドシステムが得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.071375112873675
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retrieval augmented language models have recently become the standard for knowledge intensive tasks. Rather than relying purely on latent semantics within the parameters of large neural models, these methods enlist a semi-parametric memory to encode an index of knowledge for the model to retrieve over. Most prior work has employed text passages as the unit of knowledge, which has high coverage at the cost of interpretability, controllability, and efficiency. The opposite properties arise in other methods which have instead relied on knowledge base (KB) facts. At the same time, more recent work has demonstrated the effectiveness of storing and retrieving from an index of Q-A pairs derived from text \citep{lewis2021paq}. This approach yields a high coverage knowledge representation that maintains KB-like properties due to its representations being more atomic units of information. In this work we push this line of research further by proposing a question-answer augmented encoder-decoder model and accompanying pretraining strategy. This yields an end-to-end system that not only outperforms prior QA retrieval methods on single-hop QA tasks but also enables compositional reasoning, as demonstrated by strong performance on two multi-hop QA datasets. Together, these methods improve the ability to interpret and control the model while narrowing the performance gap with passage retrieval systems.
• Abstract（参考訳）: 検索言語モデルは近年,知識集約型タスクの標準となっている。 大規模ニューラルネットワークモデルのパラメータ内で、純粋に潜在意味論に頼るのではなく、モデルが取得する知識のインデックスをエンコードするために半パラメトリックメモリを登録する。 ほとんどの先行研究は知識の単位としてテキストのパッセージを採用しており、解釈性、制御性、効率性といったコストが高い範囲でカバーされている。 逆の性質は、代わりに知識ベース(KB)の事実に依存する他の方法に現れる。 同時に、より最近の研究は、テキスト \citep{lewis2021paq} から派生した Q-A ペアのインデックスの保存と検索の有効性を実証している。 このアプローチは、よりアトミックな情報単位であるためにKBのような特性を維持する高いカバレッジの知識表現をもたらす。 本研究では,質問応答型拡張エンコーダ・デコーダモデルの提案と事前学習戦略により,この研究をさらに推し進める。 これにより、シングルホップQAタスクにおける事前のQA検索方法を上回るだけでなく、2つのマルチホップQAデータセット上での強いパフォーマンスで示されるように、構成的推論を可能にするエンドツーエンドシステムが得られる。 これらの手法は, パッセージ検索システムによる性能ギャップを狭めつつ, モデル解釈と制御能力を向上させる。

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