論文の概要: (QA)$^2$: Question Answering with Questionable Assumptions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10003v2
• Date: Tue, 29 Aug 2023 19:36:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-31 17:54:00.196586
• Title: (QA)$^2$: Question Answering with Questionable Assumptions
• Title（参考訳）: (qa)$^2$:疑わしい仮定による質問応答
• Authors: Najoung Kim, Phu Mon Htut, Samuel R. Bowman, Jackson Petty
• Abstract要約: 自然に発生する情報探索の質問は、しばしば疑わしい仮定を含む。 評価データセットとして (QA)$2$ (Question Answering with Questionable Assumptions) を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.27041019985178
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Naturally occurring information-seeking questions often contain questionable assumptions -- assumptions that are false or unverifiable. Questions containing questionable assumptions are challenging because they require a distinct answer strategy that deviates from typical answers for information-seeking questions. For instance, the question "When did Marie Curie discover Uranium?" cannot be answered as a typical "when" question without addressing the false assumption "Marie Curie discovered Uranium". In this work, we propose (QA)$^2$ (Question Answering with Questionable Assumptions), an open-domain evaluation dataset consisting of naturally occurring search engine queries that may or may not contain questionable assumptions. To be successful on (QA)$^2$, systems must be able to detect questionable assumptions and also be able to produce adequate responses for both typical information-seeking questions and ones with questionable assumptions. Through human rater acceptability on end-to-end QA with (QA)$^2$, we find that current models do struggle with handling questionable assumptions, leaving substantial headroom for progress.
• Abstract（参考訳）: 自然に発生する情報探索の質問には、しばしば疑わしい仮定が含まれます。 疑わしい仮定を含む質問は、情報を見る質問に対する典型的な回答から逸脱する独自の回答戦略を必要とするため、難しい。 例えば、マリー・キュリーはいつウランを発見したのか」という問いは、「マリー・キュリーがウランを発見した」という誤った仮定に答えることなく、典型的な「いつ」質問として答えることはできない。 本研究では,疑わしい仮定を含むか否かを問わない,自然に発生する検索エンジンクエリからなるオープンドメイン評価データセットである(qa)$^2$(質問応答と疑わしい仮定)を提案する。 QA)$^2$で成功するためには、システムは疑わしい仮定を検出でき、また、典型的な情報探索問題と疑わしい仮定の双方に対して適切な応答を生成できなければならない。 終末QAにおいて(QA)$^2$の人間レーダの受理性を通じて、現在のモデルでは問題のある仮定を扱うのに苦労しており、進行にかなりの支障を残している。

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