論文の概要: Enhancing textual textbook question answering with large language models and retrieval augmented generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05128v3
• Date: Wed, 22 Jan 2025 07:14:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-23 16:52:45.743041
• Title: Enhancing textual textbook question answering with large language models and retrieval augmented generation
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによるテキスト教科書質問応答の強化と検索拡張生成
• Authors: Hessa Abdulrahman Alawwad, Areej Alhothali, Usman Naseem, Ali Alkhathlan, Amani Jamal,
• Abstract要約: 本稿では、検索拡張生成(RAG)技術を組み込んだフレームワーク(PLRTQA)を提案する。 我々のアーキテクチャはベースラインよりも優れており、検証セットが4.12%、テストセットが9.84%の精度向上を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6799953119508735
• License:
• Abstract: Textbook question answering (TQA) is a challenging task in artificial intelligence due to the complex nature of context needed to answer complex questions. Although previous research has improved the task, there are still some limitations in textual TQA, including weak reasoning and inability to capture contextual information in the lengthy context. We propose a framework (PLRTQA) that incorporates the retrieval augmented generation (RAG) technique to handle the out-of-domain scenario where concepts are spread across different lessons, and utilize transfer learning to handle the long context and enhance reasoning abilities. Our architecture outperforms the baseline, achieving an accuracy improvement of 4. 12% in the validation set and 9. 84% in the test set for textual multiple-choice questions. While this paper focuses on solving challenges in the textual TQA, It provides a foundation for future work in multimodal TQA where the visual components are integrated to address more complex educational scenarios. Code: https://github.com/hessaAlawwad/PLR-TQA
• Abstract（参考訳）: テキスト質問応答(TQA)は、複雑な質問に答えるために必要なコンテキストの複雑な性質のため、人工知能において難しい課題である。 これまでの研究では、タスクの改善はあったが、弱い推論やコンテキスト情報を長大な文脈でキャプチャできないなど、テキストによるTQAにはまだいくつかの制限がある。 本稿では,概念が様々な授業にまたがる領域外シナリオを扱うために,検索拡張生成(RAG)技術を取り入れたフレームワーク(PLRTQA)を提案する。 アーキテクチャはベースラインを上回り,精度4。 12%と9。 84%であった。 本稿では、テキストTQAにおける課題の解決に焦点をあてる一方で、より複雑な教育シナリオに対応するために視覚コンポーネントを統合するマルチモーダルTQAにおける今後の取り組みの基礎を提供する。 コード:https://github.com/hessaAlawwad/PLR-TQA

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