論文の概要: Model Analysis & Evaluation for Ambiguous Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12483v1
• Date: Sun, 21 May 2023 15:20:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-23 20:03:55.959890
• Title: Model Analysis & Evaluation for Ambiguous Question Answering
• Title（参考訳）: あいまいな質問応答のモデル解析と評価
• Authors: Konstantinos Papakostas, Irene Papadopoulou
• Abstract要約: 質問回答モデルは、しばしば矛盾する情報の断片を組み合わせた長文の回答を生成するために必要である。 この分野の最近の進歩は、流動的な応答を発生させる強力な能力を示しているが、いくつかの研究課題は未解決のままである。 これらの側面を徹底的に調査し、現在のアプローチの限界について貴重な洞察を提供することを目指しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Ambiguous questions are a challenge for Question Answering models, as they require answers that cover multiple interpretations of the original query. To this end, these models are required to generate long-form answers that often combine conflicting pieces of information. Although recent advances in the field have shown strong capabilities in generating fluent responses, certain research questions remain unanswered. Does model/data scaling improve the answers' quality? Do automated metrics align with human judgment? To what extent do these models ground their answers in evidence? In this study, we aim to thoroughly investigate these aspects, and provide valuable insights into the limitations of the current approaches. To aid in reproducibility and further extension of our work, we open-source our code at https://github.com/din0s/ambig_lfqa.
• Abstract（参考訳）: 曖昧な質問は、元のクエリの複数の解釈をカバーする回答を必要とするため、質問回答モデルの課題である。 この目的のために、これらのモデルは、しばしば相反する情報の断片を結合する長い形式の回答を生成する必要がある。 この分野の最近の進歩は、フルーエントな応答を生成する能力が強かったが、いくつかの研究課題は未解決のままである。 モデル/データのスケーリングは回答の品質を改善するか? 自動メトリクスは人間の判断と一致しているか? これらのモデルはどの程度証拠として答えていますか。 本研究では,これらの側面を徹底的に検討し,現在のアプローチの限界に関する貴重な知見を提供する。 再現性と作業のさらなる拡張を支援するために、コードをhttps://github.com/din0s/ambig_lfqaでオープンソースにします。

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