論文の概要: Two-Step Question Retrieval for Open-Domain QA
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.09393v1
- Date: Thu, 19 May 2022 08:46:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-20 14:09:57.230757
- Title: Two-Step Question Retrieval for Open-Domain QA
- Title(参考訳): オープンドメインQAのための2段階質問検索
- Authors: Yeon Seonwoo, Juhee Son, Jiho Jin, Sang-Woo Lee, Ji-Hoon Kim, Jung-Woo
Ha, Alice Oh
- Abstract要約: retriever-readerパイプラインは、オープンドメインのQAで有望なパフォーマンスを示しているが、非常に遅い推論速度に悩まされている。
近年,質問回答ペアを索引付け,類似した質問を検索することで,この問題に対処するモデルが提案されている。
SQuIDは、既存の質問検索モデルの性能を大幅に向上させ、推論速度に無視できない損失を与える。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 27.37731471419776
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The retriever-reader pipeline has shown promising performance in open-domain
QA but suffers from a very slow inference speed. Recently proposed question
retrieval models tackle this problem by indexing question-answer pairs and
searching for similar questions. These models have shown a significant increase
in inference speed, but at the cost of lower QA performance compared to the
retriever-reader models. This paper proposes a two-step question retrieval
model, SQuID (Sequential Question-Indexed Dense retrieval) and distant
supervision for training. SQuID uses two bi-encoders for question retrieval.
The first-step retriever selects top-k similar questions, and the second-step
retriever finds the most similar question from the top-k questions. We evaluate
the performance and the computational efficiency of SQuID. The results show
that SQuID significantly increases the performance of existing question
retrieval models with a negligible loss on inference speed.
- Abstract(参考訳): retriever-readerパイプラインは、オープンドメインのQAで有望なパフォーマンスを示しているが、非常に遅い推論速度に悩まされている。
近年,質問回答ペアをインデックス化し,類似した質問を検索することで,この問題に対処する。
これらのモデルでは推論速度が大幅に向上するが、レトリバー・リーダーモデルと比較してQA性能が低下する。
本稿では,2段階の質問検索モデルであるSQuID(Sequential Question-Indexed Dense Search)と遠隔指導によるトレーニングを提案する。
SQuIDは質問検索に2つのバイエンコーダを使用する。
第1ステップ検索者はトップk類似質問を選択し、第2ステップ検索者はトップk類似質問の中から最も類似した質問を求める。
我々はSQuIDの性能と計算効率を評価する。
その結果,squidは推定速度を損なうことなく,既存の質問検索モデルの性能を大幅に向上させることがわかった。
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