論文の概要: Improving Question Answering with Generation of NQ-like Questions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06599v1
• Date: Wed, 12 Oct 2022 21:36:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-14 15:31:55.571938
• Title: Improving Question Answering with Generation of NQ-like Questions
• Title（参考訳）: NQライクな質問の生成による質問応答の改善
• Authors: Saptarashmi Bandyopadhyay, Shraman Pal, Hao Zou, Abhranil Chandra, Jordan Boyd-Graber
• Abstract要約: QA ( Question Answering) システムは大量の注釈付きデータを必要とする。 本研究では,Quizbowl(QB)データセットの長いトリビア質問からNatural Questions(NQ)データセットにおいて,日々のコミュニケーションに似た短い質問を自動的に生成するアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.276281998447079
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Question Answering (QA) systems require a large amount of annotated data which is costly and time-consuming to gather. Converting datasets of existing QA benchmarks are challenging due to different formats and complexities. To address these issues, we propose an algorithm to automatically generate shorter questions resembling day-to-day human communication in the Natural Questions (NQ) dataset from longer trivia questions in Quizbowl (QB) dataset by leveraging conversion in style among the datasets. This provides an automated way to generate more data for our QA systems. To ensure quality as well as quantity of data, we detect and remove ill-formed questions using a neural classifier. We demonstrate that in a low resource setting, using the generated data improves the QA performance over the baseline system on both NQ and QB data. Our algorithm improves the scalability of training data while maintaining quality of data for QA systems.
• Abstract（参考訳）: 質問応答(qa)システムは、収集にコストと時間を要する大量の注釈付きデータを必要とする。 既存のQAベンチマークのデータセットの変換は、さまざまなフォーマットや複雑さのために難しい。 これらの問題に対処するために,Quizbowl(QB)データセットの長いトリビア質問からNQ(Natural Questions)データセットにおいて,日々のコミュニケーションに似た短い質問を自動的に生成するアルゴリズムを提案する。 これは、qaシステムのためにより多くのデータを生成する自動化方法を提供します。 品質とデータ量を確保するため,ニューラル分類器を用いて不正な質問の検出と削除を行う。 低リソース環境では,NQデータとQBデータの両方のベースラインシステム上でのQA性能が向上することを示す。 我々のアルゴリズムは、QAシステムのデータ品質を維持しながら、トレーニングデータのスケーラビリティを向上させる。

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