論文の概要: PAXQA: Generating Cross-lingual Question Answering Examples at Training Scale

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12206v2
• Date: Tue, 17 Oct 2023 15:46:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-18 22:10:51.858354
• Title: PAXQA: Generating Cross-lingual Question Answering Examples at Training Scale
• Title（参考訳）: PAXQA: トレーニング尺度における言語横断質問応答例の生成
• Authors: Bryan Li and Chris Callison-Burch
• Abstract要約: PAXQA(クロスリンガル(x)QAのアノテーションの計画)は、クロスリンガルQAを2段階に分解する。 本稿では、並列ビットから制約されたエンティティを抽出する語彙制約機械翻訳の新たな利用法を提案する。 これらのデータセットに基づいて微調整されたモデルは、複数の抽出されたQAデータセット上で、先行合成データ生成モデルより優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.92008514395125
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing question answering (QA) systems owe much of their success to large, high-quality training data. Such annotation efforts are costly, and the difficulty compounds in the cross-lingual setting. Therefore, prior cross-lingual QA work has focused on releasing evaluation datasets, and then applying zero-shot methods as baselines. This work proposes a synthetic data generation method for cross-lingual QA which leverages indirect supervision from existing parallel corpora. Our method termed PAXQA (Projecting annotations for cross-lingual (x) QA) decomposes cross-lingual QA into two stages. First, we apply a question generation (QG) model to the English side. Second, we apply annotation projection to translate both the questions and answers. To better translate questions, we propose a novel use of lexically-constrained machine translation, in which constrained entities are extracted from the parallel bitexts. We apply PAXQA to generate cross-lingual QA examples in 4 languages (662K examples total), and perform human evaluation on a subset to create validation and test splits. We then show that models fine-tuned on these datasets outperform prior synthetic data generation models over several extractive QA datasets. The largest performance gains are for directions with non-English questions and English contexts. Ablation studies show that our dataset generation method is relatively robust to noise from automatic word alignments, showing the sufficient quality of our generations. To facilitate follow-up work, we release our code and datasets at https://github.com/manestay/paxqa .
• Abstract（参考訳）: 既存の質問応答(QA)システムは、その成功の大部分を、大規模で高品質なトレーニングデータに負っている。 このようなアノテーションの取り組みは費用がかかり、言語横断設定の難易度が高まる。 そのため、従来の言語間QA作業では、評価データセットをリリースし、ゼロショットメソッドをベースラインとして適用することに重点を置いている。 本研究では,既存の並列コーパスからの間接的監視を利用する言語間QAのための合成データ生成手法を提案する。 本手法はPAXQA (Projecting annotations for cross-lingual (x) QA) を2段階に分解する。 まず,質問生成モデル(qg)を英語側に適用する。 第二に、質問と回答の両方を翻訳するためにアノテーションプロジェクションを適用する。 質問をよりよく翻訳するために、並列ビットから制約されたエンティティを抽出する語彙制約付き機械翻訳の新規な利用を提案する。 PAXQAを用いて4言語で言語間QAを生成(合計662K)し、サブセット上で人間による評価を行い、検証とテスト分割を生成する。 次に、これらのデータセットに基づいて微調整されたモデルが、複数の抽出されたQAデータセット上で、先行合成データ生成モデルより優れていることを示す。 最大のパフォーマンス向上は、非英語の質問と英語の文脈による指示である。 アブレーション研究により, 単語アライメントによる雑音に対して比較的頑健なデータセット生成手法が得られた。 フォローアップ作業を容易にするために、コードとデータセットをhttps://github.com/manestay/paxqaでリリースします。

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