論文の概要: Open-Domain Conversational Question Answering with Historical Answers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09401v1
• Date: Thu, 17 Nov 2022 08:20:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-18 16:01:16.809860
• Title: Open-Domain Conversational Question Answering with Historical Answers
• Title（参考訳）: 歴史的回答を伴うオープンドメイン対話型質問応答
• Authors: Hung-Chieh Fang, Kuo-Han Hung, Chao-Wei Huang, Yun-Nung Chen
• Abstract要約: 本稿では,過去の回答を利用して検索性能を向上させるConvADR-QAを提案する。 提案手法では,学習者側が学習者側から発する雑音を低減させるため,学習者側で学習者側で学習を行う。 ベンチマークデータセットOR-QuACを用いた実験では,抽出および生成の両方において,既存のベースラインよりも優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.756094955426597
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Open-domain conversational question answering can be viewed as two tasks: passage retrieval and conversational question answering, where the former relies on selecting candidate passages from a large corpus and the latter requires better understanding of a question with contexts to predict the answers. This paper proposes ConvADR-QA that leverages historical answers to boost retrieval performance and further achieves better answering performance. In our proposed framework, the retrievers use a teacher-student framework to reduce noises from previous turns. Our experiments on the benchmark dataset, OR-QuAC, demonstrate that our model outperforms existing baselines in both extractive and generative reader settings, well justifying the effectiveness of historical answers for open-domain conversational question answering.
• Abstract（参考訳）: オープンドメインの会話型質問応答は2つのタスクとみなすことができる: パス検索と会話型質問応答、前者は大きなコーパスから候補パスを選択することに依存し、後者は回答を予測するためにコンテキストを持った質問をよりよく理解する必要がある。 本稿では,過去の回答を利用して検索性能を向上させるConvADR-QAを提案する。 提案する枠組みでは,前回からの騒音低減のために教師・学生の枠組みを用いる。 ベンチマークデータセットOR-QuACを用いた実験により,提案手法は抽出と生成の両方において既存のベースラインよりも優れており,オープンドメイン対話型質問応答における過去の回答の有効性を正当化する。

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