論文の概要: Open-domain Question Answering via Chain of Reasoning over Heterogeneous Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12338v1
• Date: Sat, 22 Oct 2022 03:21:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-25 15:49:56.053197
• Title: Open-domain Question Answering via Chain of Reasoning over Heterogeneous Knowledge
• Title（参考訳）: 不均一知識に対する推論連鎖によるオープンドメイン質問応答
• Authors: Kaixin Ma, Hao Cheng, Xiaodong Liu, Eric Nyberg, Jianfeng Gao
• Abstract要約: 異種知識ソース間のシングル/マルチホップ質問に応答する新しいオープンドメイン質問応答(ODQA)フレームワークを提案する。 分離された証拠を収集するためにレトリバーにのみ依存する従来の方法とは異なり、我々の仲介者は検索された集合に対する推論の連鎖を実行する。 本システムは,2つのODQAデータセットであるOTT-QAとNQに対して,Wikipediaの表や節に対する競合性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.5582220249183
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a novel open-domain question answering (ODQA) framework for answering single/multi-hop questions across heterogeneous knowledge sources. The key novelty of our method is the introduction of the intermediary modules into the current retriever-reader pipeline. Unlike previous methods that solely rely on the retriever for gathering all evidence in isolation, our intermediary performs a chain of reasoning over the retrieved set. Specifically, our method links the retrieved evidence with its related global context into graphs and organizes them into a candidate list of evidence chains. Built upon pretrained language models, our system achieves competitive performance on two ODQA datasets, OTT-QA and NQ, against tables and passages from Wikipedia. In particular, our model substantially outperforms the previous state-of-the-art on OTT-QA with an exact match score of 47.3 (45 % relative gain).
• Abstract（参考訳）: 異種知識ソース間のシングル/マルチホップ質問に応答する新しいオープンドメイン質問応答(ODQA)フレームワークを提案する。 本手法の重要な特徴は,現在のレトリバー・リーダパイプラインに中間モジュールを導入することである。 分離された証拠を収集するためにレトリバーにのみ依存する従来の方法とは異なり、我々の仲介者は検索された集合に対する推論の連鎖を実行する。 具体的には,検索した証拠と関連するグローバルな文脈をグラフに関連付け,エビデンスチェーンの候補リストに整理する。 本システムは,事前学習型言語モデルに基づいて,OTT-QAとNQという2つのODQAデータセット上で,Wikipediaの表や節に対する競合性能を実現する。 特に,本モデルでは,OTT-QAの既往の状態を47.3(相対利得)で大きく上回っている。

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