論文の概要: How Many Answers Should I Give? An Empirical Study of Multi-Answer Reading Comprehension

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00435v1
• Date: Thu, 1 Jun 2023 08:22:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-02 17:30:42.435488
• Title: How Many Answers Should I Give? An Empirical Study of Multi-Answer Reading Comprehension
• Title（参考訳）: 答えはいくつあるべきか? マルチアンサー読書理解に関する実証的研究
• Authors: Chen Zhang, Jiuheng Lin, Xiao Liu, Yuxuan Lai, Yansong Feng, Dongyan Zhao
• Abstract要約: 我々は、一般的に見られるマルチアンサーMRCインスタンスを分類するために分類を設計する。 我々は、現在のマルチ・アンサー・MCCモデルのパラダイムが、異なるタイプのマルチ・アンサー・インスタンスをどのように扱うかを分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.76737510530184
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The multi-answer phenomenon, where a question may have multiple answers scattered in the document, can be well handled by humans but is challenging enough for machine reading comprehension (MRC) systems. Despite recent progress in multi-answer MRC, there lacks a systematic analysis of how this phenomenon arises and how to better address it. In this work, we design a taxonomy to categorize commonly-seen multi-answer MRC instances, with which we inspect three multi-answer datasets and analyze where the multi-answer challenge comes from. We further analyze how well different paradigms of current multi-answer MRC models deal with different types of multi-answer instances. We find that some paradigms capture well the key information in the questions while others better model the relationship between questions and contexts. We thus explore strategies to make the best of the strengths of different paradigms. Experiments show that generation models can be a promising platform to incorporate different paradigms. Our annotations and code are released for further research.
• Abstract（参考訳）: マルチアンサー現象は、質問が文書に複数の答えが散在している場合があり、人間がうまく扱うことができるが、機械読解(mrc)システムでは十分困難である。 マルチアンサーMRCの最近の進歩にもかかわらず、この現象がどのように発生し、どのように対処するかという体系的な分析が欠けている。 本研究では,3つのマルチアンワーデータセットを検査し,マルチアンワー課題の起点を解析し,マルチアンワーmpcインスタンスを分類する分類法を設計する。 さらに,現在のマルチアンワーmrcモデルの異なるパラダイムが,マルチアンワーインスタンスの異なるタイプに対していかにうまく対応しているかについても分析する。 いくつかのパラダイムは質問の主要な情報をうまく捉え、他のパラダイムは質問とコンテキストの関係をより良くモデル化する。 そこで我々は、異なるパラダイムの強みを最大限に活用するための戦略を探求する。 実験により、生成モデルが異なるパラダイムを組み込む有望なプラットフォームであることが示されている。 アノテーションとコードはさらなる研究のためにリリースされています。

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