論文の概要: Answerability in Retrieval-Augmented Open-Domain Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01461v1
• Date: Sun, 3 Mar 2024 09:55:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 21:15:25.552229
• Title: Answerability in Retrieval-Augmented Open-Domain Question Answering
• Title（参考訳）: 検索型オープンドメイン質問応答の解答可能性
• Authors: Rustam Abdumalikov, Pasquale Minervini and Yova Kementchedjhieva
• Abstract要約: Open-Domain Question Answering (ODQA) 検索システムは準最適動作を示すことができ、テキストの抜粋は無関係である。 このギャップに対処する以前の試みは、ランダムテキストの抜粋とペアリングする単純なアプローチに頼っていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.177439885871788
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The performance of Open-Domain Question Answering (ODQA) retrieval systems can exhibit sub-optimal behavior, providing text excerpts with varying degrees of irrelevance. Unfortunately, many existing ODQA datasets lack examples specifically targeting the identification of irrelevant text excerpts. Previous attempts to address this gap have relied on a simplistic approach of pairing questions with random text excerpts. This paper aims to investigate the effectiveness of models trained using this randomized strategy, uncovering an important limitation in their ability to generalize to irrelevant text excerpts with high semantic overlap. As a result, we observed a substantial decrease in predictive accuracy, from 98% to 1%. To address this limitation, we discovered an efficient approach for training models to recognize such excerpts. By leveraging unanswerable pairs from the SQuAD 2.0 dataset, our models achieve a nearly perfect (~100%) accuracy when confronted with these challenging text excerpts.
• Abstract（参考訳）: Open-Domain Question Answering (ODQA) 検索システムの性能は準最適動作を示し,無関係な文章の抜粋を提供する。 残念なことに、既存のODQAデータセットの多くは、無関係なテキストの抜粋の特定を特に対象とする例を欠いている。 このギャップに対処する以前の試みは、ランダムテキストの抜粋とペアリングする単純なアプローチに頼っていた。 本稿では,このランダム化戦略を用いて訓練されたモデルの有効性について検討し,意味的重複度の高い無関係テキスト抽出に一般化する上で重要な限界を明らかにすることを目的とする。 その結果,予測精度は98%から1%に大幅に低下した。 この制限に対処するために,このような抜粋を認識するためのトレーニングモデルの効率的なアプローチを見出した。 SQuAD 2.0データセットからの解決不可能なペアを活用することで、これらの難解なテキストの抜粋に直面すると、我々のモデルはほぼ完璧(~100%)の精度を達成する。

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