論文の概要: AfriQA: Cross-lingual Open-Retrieval Question Answering for African Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06897v1
• Date: Thu, 11 May 2023 15:34:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-12 14:13:51.975389
• Title: AfriQA: Cross-lingual Open-Retrieval Question Answering for African Languages
• Title（参考訳）: AfriQA: アフリカの言語に対する言語横断のオープン検索質問
• Authors: Odunayo Ogundepo, Tajuddeen R. Gwadabe, Clara E. Rivera, Jonathan H. Clark, Sebastian Ruder, David Ifeoluwa Adelani, Bonaventure F. P. Dossou, Abdou Aziz DIOP, Claytone Sikasote, Gilles Hacheme, Happy Buzaaba, Ignatius Ezeani, Rooweither Mabuya, Salomey Osei, Chris Emezue, Albert Njoroge Kahira, Shamsuddeen H. Muhammad, Akintunde Oladipo, Abraham Toluwase Owodunni, Atnafu Lambebo Tonja, Iyanuoluwa Shode, Akari Asai, Tunde Oluwaseyi Ajayi, Clemencia Siro, Steven Arthur, Mofetoluwa Adeyemi, Orevaoghene Ahia, Aremu Anuoluwapo, Oyinkansola Awosan, Chiamaka Chukwuneke, Bernard Opoku, Awokoya Ayodele, Verrah Otiende, Christine Mwase, Boyd Sinkala, Andre Niyongabo Rubungo, Daniel A. Ajisafe, Emeka Felix Onwuegbuzia, Habib Mbow, Emile Niyomutabazi, Eunice Mukonde, Falalu Ibrahim Lawan, Ibrahim Said Ahmad, Jesujoba O. Alabi, Martin Namukombo, Mbonu Chinedu, Mofya Phiri, Neo Putini, Ndumiso Mngoma, Priscilla A. Amuok, Ruqayya Nasir Iro, Sonia Adhiambo34
• Abstract要約: XOR QAシステムは、母国語の人々に仕えながら、他言語からの回答内容を検索する。 AfriQAはアフリカ言語に焦点を当てた最初の言語間QAデータセットです。 AfriQAには10言語にわたる12,000以上のXOR QAサンプルが含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.689806554953236
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: African languages have far less in-language content available digitally, making it challenging for question answering systems to satisfy the information needs of users. Cross-lingual open-retrieval question answering (XOR QA) systems -- those that retrieve answer content from other languages while serving people in their native language -- offer a means of filling this gap. To this end, we create AfriQA, the first cross-lingual QA dataset with a focus on African languages. AfriQA includes 12,000+ XOR QA examples across 10 African languages. While previous datasets have focused primarily on languages where cross-lingual QA augments coverage from the target language, AfriQA focuses on languages where cross-lingual answer content is the only high-coverage source of answer content. Because of this, we argue that African languages are one of the most important and realistic use cases for XOR QA. Our experiments demonstrate the poor performance of automatic translation and multilingual retrieval methods. Overall, AfriQA proves challenging for state-of-the-art QA models. We hope that the dataset enables the development of more equitable QA technology.
• Abstract（参考訳）: アフリカの言語は、デジタルで利用できる言語コンテンツがはるかに少ないため、質問応答システムがユーザの情報ニーズを満たすことは困難である。 xor qa(cross-lingual open-retrieval question answering)システム -- 他の言語から回答コンテンツを検索し、ネイティブ言語で人々にサービスを提供する — は、このギャップを埋める手段を提供する。 この目的のために、アフリカ言語に焦点を当てた最初の言語間QAデータセットであるAfriQAを作成しました。 AfriQAには10言語にわたる12,000以上のXOR QAサンプルが含まれている。 以前のデータセットは、主に言語間QAが対象言語からカバレッジを拡大する言語に焦点を当てていたが、AfriQAは、言語間QAコンテンツが唯一のハイカバレッジな回答コンテンツソースである言語に焦点を当てている。 このため、アフリカ言語はXOR QAにとって最も重要かつ現実的なユースケースの1つであると論じる。 本実験は,自動翻訳と多言語検索手法の性能の低下を実証する。 全体として、AfriQAは最先端のQAモデルでは難しい。 このデータセットがより公平なQA技術の開発を可能にすることを願っている。

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