論文の概要: Retrieval Enhanced Data Augmentation for Question Answering on Privacy Policies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.08952v3
• Date: Sat, 22 Apr 2023 05:21:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-26 00:23:26.729440
• Title: Retrieval Enhanced Data Augmentation for Question Answering on Privacy Policies
• Title（参考訳）: プライバシーポリシーに対する質問応答のための検索データ強化
• Authors: Md Rizwan Parvez, Jianfeng Chi, Wasi Uddin Ahmad, Yuan Tian, Kai-Wei Chang
• Abstract要約: 本研究では,ラベルのないポリシー文書から関連するテキストセグメントを抽出する検索モデルに基づくデータ拡張フレームワークを開発する。 拡張データの多様性と品質を改善するために,複数の事前学習言語モデル(LM)を活用し,ノイズ低減フィルタモデルでそれらをカスケードする。 PrivacyQAベンチマークの強化データを使用して、既存のベースラインを大きなマージン(10% F1)に高め、新しい最先端のF1スコアを50%達成します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.01792675564218
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Prior studies in privacy policies frame the question answering (QA) task as identifying the most relevant text segment or a list of sentences from a policy document given a user query. Existing labeled datasets are heavily imbalanced (only a few relevant segments), limiting the QA performance in this domain. In this paper, we develop a data augmentation framework based on ensembling retriever models that captures the relevant text segments from unlabeled policy documents and expand the positive examples in the training set. In addition, to improve the diversity and quality of the augmented data, we leverage multiple pre-trained language models (LMs) and cascade them with noise reduction filter models. Using our augmented data on the PrivacyQA benchmark, we elevate the existing baseline by a large margin (10\% F1) and achieve a new state-of-the-art F1 score of 50\%. Our ablation studies provide further insights into the effectiveness of our approach.
• Abstract（参考訳）: プライバシポリシに関する以前の研究では、質問応答(QA)タスクは、ユーザクエリが与えられたポリシー文書から最も関連性の高いテキストセグメントまたは文のリストを特定するものである。 既存のラベル付きデータセットは(いくつかの関連するセグメントのみ)非常に不均衡であり、このドメインでのQAパフォーマンスを制限する。 本稿では,ラベルなしのポリシー文書から関連するテキストセグメントをキャプチャし,トレーニングセットのポジティブな例を拡張する,センセンシングレトリバーモデルに基づくデータ拡張フレームワークを開発した。 さらに、拡張データの多様性と品質を改善するために、複数の事前学習言語モデル(LM)を活用し、ノイズ低減フィルタモデルでそれらをカスケードする。 PrivacyQAベンチマークの強化データを使用して、既存のベースラインを大きなマージン(10 % F1)で高め、新しい最先端のF1スコア(50 %)を達成する。 我々のアブレーション研究は、我々のアプローチの有効性に関するさらなる洞察を提供する。

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