Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multi-hop Question Answering

論文の概要: Multi-hop Question Answering

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.09140v2
Date: Fri, 31 May 2024 14:28:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-03 21:09:19.138293
Title: Multi-hop Question Answering
Title（参考訳）: マルチホップ質問に対する回答
Authors: Vaibhav Mavi, Anubhav Jangra, Adam Jatowt,
Abstract要約: MHQA(Multi-Hop QA)は近年最も研究されているタスクの一つである。 MHQAは、複数の情報の抽出と組み合わせを含む自然言語の質問に答えるタスクである。マルチホップ質問に回答し、マルチステップ推論を行う能力は、NLPシステムの実用性を大幅に向上させることができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 20.919809804202504
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The task of Question Answering (QA) has attracted significant research interest for long. Its relevance to language understanding and knowledge retrieval tasks, along with the simple setting makes the task of QA crucial for strong AI systems. Recent success on simple QA tasks has shifted the focus to more complex settings. Among these, Multi-Hop QA (MHQA) is one of the most researched tasks over the recent years. In broad terms, MHQA is the task of answering natural language questions that involve extracting and combining multiple pieces of information and doing multiple steps of reasoning. An example of a multi-hop question would be "The Argentine PGA Championship record holder has won how many tournaments worldwide?". Answering the question would need two pieces of information: "Who is the record holder for Argentine PGA Championship tournaments?" and "How many tournaments did [Answer of Sub Q1] win?". The ability to answer multi-hop questions and perform multi step reasoning can significantly improve the utility of NLP systems. Consequently, the field has seen a surge with high quality datasets, models and evaluation strategies. The notion of 'multiple hops' is somewhat abstract which results in a large variety of tasks that require multi-hop reasoning. This leads to different datasets and models that differ significantly from each other and makes the field challenging to generalize and survey. We aim to provide a general and formal definition of the MHQA task, and organize and summarize existing MHQA frameworks. We also outline some best practices for building MHQA datasets. This book provides a systematic and thorough introduction as well as the structuring of the existing attempts to this highly interesting, yet quite challenging task.
Abstract（参考訳）: 質問回答(QA)の課題は、長い間大きな研究関心を集めてきた。言語理解と知識検索タスクとの関連性は、単純な設定とともに、強力なAIシステムにおいてQAのタスクが不可欠である。単純なQAタスクの最近の成功は、より複雑な設定に焦点を移した。このうち、Multi-Hop QA(MHQA)は近年最も研究されているタスクの1つである。広い意味で言えば、MHQAは、複数の情報を抽出して組み合わせ、複数の推論を行う自然言語の質問に答えるタスクである。マルチホップの質問の例として、「アルゼンチンのPGAチャンピオンシップ記録保持者が世界中で何回優勝したか」がある。質問に答えるには、「アルゼンチンのPGA選手権のレコード保持者は誰だ?」と「どのトーナメントが優勝したか」という2つの情報が必要である。マルチホップ質問に回答し、マルチステップ推論を行う能力は、NLPシステムの実用性を大幅に向上させることができる。その結果、高品質なデータセット、モデル、評価戦略が急増した。多重ホップ(multiple hops)の概念はやや抽象的であり、結果として多元ホップ推論を必要とする様々なタスクが生じる。これにより、異なるデータセットやモデルが互いに大きく異なり、分野の一般化と調査が困難になる。我々は,MHQAタスクの汎用的かつ正式な定義を提供し,既存のMHQAフレームワークを整理し,まとめることを目指している。 MHQAデータセット構築のベストプラクティスについても概説する。この本は、体系的で徹底的な紹介と、この非常に興味深い、そして非常に難しいタスクに対する既存の試みの構造化を提供する。

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