論文の概要: Interpretable AMR-Based Question Decomposition for Multi-hop Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08486v1
• Date: Thu, 16 Jun 2022 23:46:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-20 14:03:00.111753
• Title: Interpretable AMR-Based Question Decomposition for Multi-hop Question Answering
• Title（参考訳）: マルチホップ質問応答のためのAMRに基づく解釈型質問分解法
• Authors: Zhenyun Deng, Yonghua Zhu, Yang Chen, Michael Witbrock, Patricia Riddle
• Abstract要約: マルチホップQAのための抽象的意味表現(QDAMR)に基づく質問分解手法を提案する。 マルチホップ質問をより単純なサブクエストに分解し、順番に答える。 HotpotQAの実験結果から,本手法は解釈可能な推論と競合することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.35571328854374
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Effective multi-hop question answering (QA) requires reasoning over multiple scattered paragraphs and providing explanations for answers. Most existing approaches cannot provide an interpretable reasoning process to illustrate how these models arrive at an answer. In this paper, we propose a Question Decomposition method based on Abstract Meaning Representation (QDAMR) for multi-hop QA, which achieves interpretable reasoning by decomposing a multi-hop question into simpler sub-questions and answering them in order. Since annotating the decomposition is expensive, we first delegate the complexity of understanding the multi-hop question to an AMR parser. We then achieve the decomposition of a multi-hop question via segmentation of the corresponding AMR graph based on the required reasoning type. Finally, we generate sub-questions using an AMR-to-Text generation model and answer them with an off-the-shelf QA model. Experimental results on HotpotQA demonstrate that our approach is competitive for interpretable reasoning and that the sub-questions generated by QDAMR are well-formed, outperforming existing question-decomposition-based multi-hop QA approaches.
• Abstract（参考訳）: 効果的なマルチホップ質問応答 (QA) には,複数の段落の推論と回答の説明が必要である。 既存のほとんどのアプローチでは、これらのモデルがどのように答えを得るかを説明する解釈可能な推論プロセスを提供できません。 本稿では,マルチホップ質問を単純なサブ質問に分解し,順番に答えることで,解釈可能な推論を実現するマルチホップqaのための,抽象的意味表現(qdamr)に基づく質問分解手法を提案する。 分解の注釈付けは高価であるため、まずマルチホップ問題を理解する複雑さをAMRパーサに委譲する。 次に、要求される推論型に基づいて対応するamrグラフのセグメンテーションを通じて、マルチホップ質問の分解を実現する。 最後に、AMR-to-Text生成モデルを用いてサブクエストを生成し、既製のQAモデルで答える。 HotpotQAの実験結果から,本手法は解釈可能な推論に適しており,QDAMRが生成するサブクエストが良好に形成されており,既存の質問分解に基づくマルチホップQA手法よりも優れていることが示された。

関連論文リスト

• GenDec: A robust generative Question-decomposition method for Multi-hop reasoning [32.12904215053187]
  マルチホップQAには、複雑な質問に答えるステップバイステップの推論が含まれる。 マルチホップ質問応答における既存の大規模言語モデル(LLM)推論能力は現在も探索が続けられている。 LLMが正しい結論に達するために望ましい推論連鎖に従うかどうかは不明である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-17T02:21:44Z)
• Answering Questions by Meta-Reasoning over Multiple Chains of Thought [53.55653437903948]
  MCR(Multi-Chain Reasoning)は,大規模言語モデルに対して,複数の思考連鎖に対するメタ推論を促す手法である。 MCRは、異なる推論連鎖を調べ、それら間で情報を混合し、説明を生成し、答えを予測する際に最も関係のある事実を選択する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-25T17:27:37Z)
• Understanding and Improving Zero-shot Multi-hop Reasoning in Generative Question Answering [85.79940770146557]
  マルチホップ質問を複数の単一ホップ質問に分解する。 これらの対の見かけ上同一の問合せ連鎖について、QAモデルの答えに顕著な矛盾が認められる。 シングルホップの質問だけを訓練すると、モデルはマルチホップの質問に対してあまり一般化しない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-09T11:48:07Z)
• Locate Then Ask: Interpretable Stepwise Reasoning for Multi-hop Question Answering [71.49131159045811]
  マルチホップ推論では、複雑な質問に答えるために複数の文書を集約する必要がある。 既存の方法は通常、マルチホップの質問を単純なシングルホップの質問に分解する。 そこで本研究では,単一ホップ支援文識別と単一ホップ質問生成の両方を組み込む,解釈可能な段階的推論フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-22T13:24:25Z)
• Modeling Multi-hop Question Answering as Single Sequence Prediction [88.72621430714985]
  本稿では,単純な生成手法(PathFid)を提案する。 PathFidは、マルチホップ質問に対する回答を解決するための推論プロセスを明示的にモデル化する。 実験の結果,PathFidは2つのマルチホップQAデータセットに対して高い性能向上をもたらすことが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-18T21:57:59Z)
• Calibrating Trust of Multi-Hop Question Answering Systems with Decompositional Probes [14.302797773412543]
  マルチホップ質問回答(Multi-hop Question Answering, QA)は、複数の文脈からの情報の正確な集約を必要とするため、難しい課題である。 マルチホップQAにおける最近の研究は、まず質問を単純なシングルホップの質問に分解することで、パフォーマンスを向上できることを示している。 そこで本研究では,分解はQAシステムを探索する有効な方法であり,説明生成への有望なアプローチであることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-16T01:03:36Z)
• Ask to Understand: Question Generation for Multi-hop Question Answering [11.626390908264872]
  マルチホップ質問回答 (Multi-hop Question Answering, QA) は、複数の文書から散乱した手がかりを見つけ、推論することで複雑な質問に答えることを要求する。 質問生成(QG)の観点から,マルチホップQAを補完する新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-17T04:02:29Z)
• Do Multi-Hop Question Answering Systems Know How to Answer the Single-Hop Sub-Questions? [23.991872322492384]
  マルチホップ質問におけるトップパフォーマンスモデルが,人間のようなサブクエストの根底にある部分クエストを理解しているかどうかを考察する。 複数の最先端マルチホップQAモデルがサブクエストの大部分に正しく答えられていないことを示す。 我々の研究は、より説明しやすいマルチホップQAシステムの構築に向けて一歩前進します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-23T15:16:43Z)
• Unsupervised Question Decomposition for Question Answering [102.56966847404287]
  本論文では, ワンツーNアン教師付きシーケンスシーケンス(ONUS)のアルゴリズムを提案する。 当初,ドメイン外,マルチホップ開発セットのベースラインが強かったため,HotpotQAでは大きなQA改善が見られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-22T19:40:35Z)
• Break It Down: A Question Understanding Benchmark [79.41678884521801]
  本稿では,質問に対する質問分解表現(QDMR)について紹介する。 QDMRは、質問に答えるために必要な自然言語で表されるステップの順序付きリストを構成する。 83万組の質問と彼らのQDMRを含むBreakデータセットをリリースする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-31T11:04:52Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。