論文の概要: Investigating Information Inconsistency in Multilingual Open-Domain Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.12456v1
• Date: Wed, 25 May 2022 02:58:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-28 18:48:47.102816
• Title: Investigating Information Inconsistency in Multilingual Open-Domain Question Answering
• Title（参考訳）: 多言語オープンドメイン質問応答における情報整合性の検討
• Authors: Shramay Palta, Haozhe An, Yifan Yang, Shuaiyi Huang, Maharshi Gor
• Abstract要約: 検索バイアスに着目した多言語開領域質問応答モデルの振る舞いを解析する。 言語間での文書の内容の違いは、文化的な相違や社会的偏見を反映しているのではないかと推測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.23417521199809
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retrieval based open-domain QA systems use retrieved documents and answer-span selection over retrieved documents to find best-answer candidates. We hypothesize that multilingual Question Answering (QA) systems are prone to information inconsistency when it comes to documents written in different languages, because these documents tend to provide a model with varying information about the same topic. To understand the effects of the biased availability of information and cultural influence, we analyze the behavior of multilingual open-domain question answering models with a focus on retrieval bias. We analyze if different retriever models present different passages given the same question in different languages on TyDi QA and XOR-TyDi QA, two multilingualQA datasets. We speculate that the content differences in documents across languages might reflect cultural divergences and/or social biases.
• Abstract（参考訳）: RetrievalベースのオープンドメインQAシステムは、検索したドキュメントと、検索したドキュメントに対する回答スパンの選択を使用して、ベスト・アンサー候補を見つける。 我々は,異なる言語で書かれた文書に関して,多言語質問回答(QA)システムでは情報の不整合が生じやすいと仮定する。 情報の偏りや文化的影響が与える影響を理解するために,多言語オープンドメイン質問応答モデルの動作を検索バイアスに着目して分析する。 我々は、TyDi QAとXOR-TyDi QAという2つのマルチリンガルQAデータセットにおいて、異なるレトリバーモデルが同じ質問を異なる言語で示すかどうかを分析する。 言語間での文書の内容の違いは、文化的多様性や社会的バイアスを反映していると推測する。

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