論文の概要: Entity Retrieval for Answering Entity-Centric Questions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02795v1
• Date: Mon, 5 Aug 2024 19:23:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-07 15:48:36.991579
• Title: Entity Retrieval for Answering Entity-Centric Questions
• Title（参考訳）: エンティティ中心の質問に答えるエンティティ検索
• Authors: Hassan S. Shavarani, Anoop Sarkar,
• Abstract要約: 本稿では,質問文書の類似性に頼るのではなく,検索文書を識別するために,質問内の健全な実体に依存する新しい検索手法を提案する。 以上の結果から,本手法はエンティティ中心の質問に対してより正確な回答をもたらすだけでなく,より効率的に操作できることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.327763441385372
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The similarity between the question and indexed documents is a crucial factor in document retrieval for retrieval-augmented question answering. Although this is typically the only method for obtaining the relevant documents, it is not the sole approach when dealing with entity-centric questions. In this study, we propose Entity Retrieval, a novel retrieval method which rather than relying on question-document similarity, depends on the salient entities within the question to identify the retrieval documents. We conduct an in-depth analysis of the performance of both dense and sparse retrieval methods in comparison to Entity Retrieval. Our findings reveal that our method not only leads to more accurate answers to entity-centric questions but also operates more efficiently.
• Abstract（参考訳）: 質問と索引付けされた文書の類似性は、検索強化された質問応答のための文書検索において重要な要素である。 これは典型的には関連文書を取得する唯一の方法であるが、エンティティ中心の質問を扱う場合の唯一のアプローチではない。 本研究では,質問文書の類似性に頼らず,検索文書を識別するために,質問内の健全なエンティティに依存する新しい検索手法であるEntity Retrievalを提案する。 本稿では,エンティティ検索と比較して,高密度かつスパースな検索手法の性能を詳細に分析する。 以上の結果から,本手法はエンティティ中心の質問に対してより正確な回答をもたらすだけでなく,より効率的に操作できることが判明した。

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