論文の概要: Datasets for Multilingual Answer Sentence Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10172v1
• Date: Fri, 14 Jun 2024 16:50:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-17 12:46:51.828038
• Title: Datasets for Multilingual Answer Sentence Selection
• Title（参考訳）: 多言語回答文選択のためのデータセット
• Authors: Matteo Gabburo, Stefano Campese, Federico Agostini, Alessandro Moschitti,
• Abstract要約: ヨーロッパ5言語(フランス語、ドイツ語、イタリア語、ポルトガル語、スペイン語)でAS2のための新しい高品質データセットを導入する。 その結果、我々のデータセットは、堅牢で強力な多言語AS2モデルを作成する上で重要なものであることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.28492975191415
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Answer Sentence Selection (AS2) is a critical task for designing effective retrieval-based Question Answering (QA) systems. Most advancements in AS2 focus on English due to the scarcity of annotated datasets for other languages. This lack of resources prevents the training of effective AS2 models in different languages, creating a performance gap between QA systems in English and other locales. In this paper, we introduce new high-quality datasets for AS2 in five European languages (French, German, Italian, Portuguese, and Spanish), obtained through supervised Automatic Machine Translation (AMT) of existing English AS2 datasets such as ASNQ, WikiQA, and TREC-QA using a Large Language Model (LLM). We evaluated our approach and the quality of the translated datasets through multiple experiments with different Transformer architectures. The results indicate that our datasets are pivotal in producing robust and powerful multilingual AS2 models, significantly contributing to closing the performance gap between English and other languages.
• Abstract（参考訳）: 回答文選択(AS2)は,効果的な検索に基づく質問文検索(QA)システムを設計するための重要なタスクである。 AS2のほとんどの進歩は、他の言語向けの注釈付きデータセットが不足しているため、英語に焦点を当てている。 このリソースの不足は、異なる言語での効果的なAS2モデルのトレーニングを妨げ、英語と他のローカルでのQAシステムのパフォーマンスギャップを生じさせる。 本稿では、ASNQ、WikiQA、TREC-QAなどの既存の英語AS2データセットの教師付き自動機械翻訳(AMT)によって得られた5つのヨーロッパ言語(フランス語、ドイツ語、イタリア語、ポルトガル語、スペイン語)におけるAS2の新しい高品質データセットについて紹介する。 異なるTransformerアーキテクチャを用いて複数の実験を行い,提案手法と翻訳データセットの品質を評価した。 その結果、我々のデータセットは、堅牢で強力な多言語AS2モデルを作成する上で重要なものであり、英語と他の言語のパフォーマンスギャップを埋めるのに大きく貢献していることがわかった。

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