論文の概要: ET5: A Novel End-to-end Framework for Conversational Machine Reading Comprehension

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.11484v1
• Date: Fri, 23 Sep 2022 08:58:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-26 14:00:17.173610
• Title: ET5: A Novel End-to-end Framework for Conversational Machine Reading Comprehension
• Title（参考訳）: ET5: 会話機械読解のための新しいエンドツーエンドフレームワーク
• Authors: Xiao Zhang, Heyan Huang, Zewen Chi and Xian-Ling Mao
• Abstract要約: 本稿では, 対話型機械読解のための包含推論T5(ET5)に基づくエンドツーエンドフレームワークを提案する。 提案フレームワークの軽量さにもかかわらず,提案するET5は,BLEU-4スコア55.2のShARCリーダボード上で,新たな最先端結果が得られることを示す実験結果を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.529698533726496
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conversational machine reading comprehension (CMRC) aims to assist computers to understand an natural language text and thereafter engage in a multi-turn conversation to answer questions related to the text. Existing methods typically require three steps: (1) decision making based on entailment reasoning; (2) span extraction if required by the above decision; (3) question rephrasing based on the extracted span. However, for nearly all these methods, the span extraction and question rephrasing steps cannot fully exploit the fine-grained entailment reasoning information in decision making step because of their relative independence, which will further enlarge the information gap between decision making and question phrasing. Thus, to tackle this problem, we propose a novel end-to-end framework for conversational machine reading comprehension based on shared parameter mechanism, called entailment reasoning T5 (ET5). Despite the lightweight of our proposed framework, experimental results show that the proposed ET5 achieves new state-of-the-art results on the ShARC leaderboard with the BLEU-4 score of 55.2. Our model and code are publicly available at https://github.com/Yottaxx/ET5.
• Abstract（参考訳）: Conversational Machine Read comprehension (CMRC) は、コンピュータが自然言語のテキストを理解するのを手助けし、その後、テキストに関連する質問に答えるマルチターン会話を行うことを目的としている。 既存の方法は,(1)包括的推論に基づく意思決定,(2)決定によって必要となる場合のスパン抽出,(3)抽出されたスパンに基づく質問の再現,の3つのステップを必要とする。 しかし、ほぼすべての方法において、スパン抽出と質問再現のステップは、相対的な独立性のため、意思決定ステップにおける詳細な推論情報を十分に活用できないため、意思決定と質問フラージングの間の情報ギャップがさらに拡大される。 そこで,この問題に対処するために,共用パラメータ機構に基づく対話機械読解のための新しいエンドツーエンドフレームワーク,entailment reasoning T5 (ET5)を提案する。 提案フレームワークの軽量さにもかかわらず,提案するET5は,BLEU-4スコア55.2のShARCリーダボード上で,新たな最先端結果が得られることを示す実験結果を得た。 私たちのモデルとコードはhttps://github.com/yottaxx/et5で公開されています。

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