論文の概要: TimelineQA: A Benchmark for Question Answering over Timelines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01069v1
• Date: Thu, 1 Jun 2023 18:17:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-05 18:22:29.512316
• Title: TimelineQA: A Benchmark for Question Answering over Timelines
• Title（参考訳）: TimelineQA: タイムラインに対する質問回答のベンチマーク
• Authors: Wang-Chiew Tan, Jane Dwivedi-Yu, Yuliang Li, Lambert Mathias, Marzieh Saeidi, Jing Nathan Yan, Alon Y. Halevy
• Abstract要約: ライフログ(Lifelog)とは、人生で経験した経験を記述したものである。 Lifelogsは、コンテキスト内でアドバイスを提供しようとするときに、パーソナルアシスタントに重要なリソースを提供することができる。 ライフログのクエリの進捗を加速するベンチマークであるTimelineQA1を作成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.931761248196363
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Lifelogs are descriptions of experiences that a person had during their life. Lifelogs are created by fusing data from the multitude of digital services, such as online photos, maps, shopping and content streaming services. Question answering over lifelogs can offer personal assistants a critical resource when they try to provide advice in context. However, obtaining answers to questions over lifelogs is beyond the current state of the art of question answering techniques for a variety of reasons, the most pronounced of which is that lifelogs combine free text with some degree of structure such as temporal and geographical information. We create and publicly release TimelineQA1, a benchmark for accelerating progress on querying lifelogs. TimelineQA generates lifelogs of imaginary people. The episodes in the lifelog range from major life episodes such as high school graduation to those that occur on a daily basis such as going for a run. We describe a set of experiments on TimelineQA with several state-of-the-art QA models. Our experiments reveal that for atomic queries, an extractive QA system significantly out-performs a state-of-the-art retrieval-augmented QA system. For multi-hop queries involving aggregates, we show that the best result is obtained with a state-of-the-art table QA technique, assuming the ground truth set of episodes for deriving the answer is available.
• Abstract（参考訳）: ライフログ(Lifelog)とは、人生で経験した経験を記述したものである。 lifelogsは、オンライン写真、地図、ショッピング、コンテンツストリーミングサービスなど、多数のデジタルサービスからのデータを使って作成される。 ライフログに対する質問応答は、文脈でアドバイスを提供しようとするときに、パーソナルアシスタントに重要なリソースを提供する。 しかしながら、ライフログに関する質問に対する回答を得ることは、様々な理由から質問応答技術の現状を超えており、最も顕著なのは、ライフログが自由テキストと時間的・地理的情報といったある程度の構造を結合していることである。 ライフログのクエリの進捗を加速するベンチマークであるTimelineQA1を作成した。 TimelineQAは想像上の人々のライフログを生成する。 ライフログのエピソードは、高校卒業などの主要な人生のエピソードから、走りに行くなど日常的に起こるエピソードまで様々である。 本稿では,いくつかの最先端QAモデルを用いたTimelineQA実験について述べる。 実験の結果,原子クエリでは,抽出QAシステムは最先端の検索拡張QAシステムよりも大幅に優れていた。 集約を含むマルチホップクエリでは,回答を導出するエピソードの根本的真理セットが利用可能であることを前提として,最先端のテーブルQA技術を用いて最良の結果が得られることを示す。

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