論文の概要: Modern Question Answering Datasets and Benchmarks: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.15030v1
• Date: Thu, 30 Jun 2022 05:53:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-01 14:03:06.280772
• Title: Modern Question Answering Datasets and Benchmarks: A Survey
• Title（参考訳）: データセットとベンチマークに関する最新の質問:調査
• Authors: Zhen Wang
• Abstract要約: 質問回答(QA)は、自然言語処理(NLP)の最も重要なタスクの一つである。 NLP技術を用いて、大量の非構造化コーパスに基づいて、与えられた質問に対する対応する回答を生成することを目的としている。 本稿では,ディープラーニングの時代にリリースされた,影響力あるQAデータセットについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.026863544662493
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Question Answering (QA) is one of the most important natural language processing (NLP) tasks. It aims using NLP technologies to generate a corresponding answer to a given question based on the massive unstructured corpus. With the development of deep learning, more and more challenging QA datasets are being proposed, and lots of new methods for solving them are also emerging. In this paper, we investigate influential QA datasets that have been released in the era of deep learning. Specifically, we begin with introducing two of the most common QA tasks - textual question answer and visual question answering - separately, covering the most representative datasets, and then give some current challenges of QA research.
• Abstract（参考訳）: 質問回答(QA)は、自然言語処理(NLP)の最も重要なタスクの一つである。 NLP技術を用いて、大量の非構造化コーパスに基づいて、与えられた質問に対する対応する回答を生成する。 ディープラーニングの開発に伴い、より困難なQAデータセットが提案され、それを解決する新しい方法が数多く登場しています。 本稿では,ディープラーニングの時代にリリースされた,影響力あるQAデータセットについて検討する。 具体的には、テキスト質問応答と視覚質問応答という2つの最も一般的なQAタスクを別々に導入し、最も代表的なデータセットをカバーし、そして、現在のQA研究の課題を提示します。

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