論文の概要: Towards End-to-End Open Conversational Machine Reading

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07113v2
• Date: Fri, 25 Oct 2024 04:11:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 13:35:25.645485
• Title: Towards End-to-End Open Conversational Machine Reading
• Title（参考訳）: エンド・ツー・エンドの対話機械読解に向けて
• Authors: Sizhe Zhou, Siru Ouyang, Zhuosheng Zhang, Hai Zhao,
• Abstract要約: オープン検索型会話機械読解(OR-CMR)タスクでは,機械は対話履歴とテキスト知識ベースに応答するマルチターン質問を行う必要がある。 OR-CMRを完全エンドツーエンドで統一されたテキスト・ツー・テキスト・タスクとしてモデル化し、ShARCおよびOR-ShARCデータセットを用いた実験により、提案したエンドツーエンド・フレームワークの有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.18251784418258
• License:
• Abstract: In open-retrieval conversational machine reading (OR-CMR) task, machines are required to do multi-turn question answering given dialogue history and a textual knowledge base. Existing works generally utilize two independent modules to approach this problem's two successive sub-tasks: first with a hard-label decision making and second with a question generation aided by various entailment reasoning methods. Such usual cascaded modeling is vulnerable to error propagation and prevents the two sub-tasks from being consistently optimized. In this work, we instead model OR-CMR as a unified text-to-text task in a fully end-to-end style. Experiments on the ShARC and OR-ShARC dataset show the effectiveness of our proposed end-to-end framework on both sub-tasks by a large margin, achieving new state-of-the-art results. Further ablation studies support that our framework can generalize to different backbone models.
• Abstract（参考訳）: オープン検索型会話機械読解(OR-CMR)タスクでは,機械は対話履歴とテキスト知識ベースに応答するマルチターン質問を行う必要がある。 既存の研究は、この問題の2つの連続したサブタスクにアプローチするために、2つの独立したモジュールを利用するのが一般的である。 このようなケースド・モデリングはエラーの伝播に弱いため、2つのサブタスクが一貫して最適化されるのを防ぐ。 この作業では、OR-CMRを完全なエンドツーエンドスタイルで統一されたテキスト・トゥ・テキストタスクとしてモデル化する。 ShARCとOR-ShARCデータセットの実験は、提案したエンドツーエンドフレームワークが両方のサブタスクに対して大きなマージンで有効であることを示し、新しい最先端結果が得られた。 さらなるアブレーション研究は、我々のフレームワークが異なるバックボーンモデルに一般化できることを支持している。

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