論文の概要: Chain of Condition: Construct, Verify and Solve Conditions for Conditional Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05442v1
• Date: Sat, 10 Aug 2024 05:09:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-13 19:01:07.707758
• Title: Chain of Condition: Construct, Verify and Solve Conditions for Conditional Question Answering
• Title（参考訳）: 条件の連鎖:条件質問応答のための構成、検証、解決条件
• Authors: Jiuheng Lin, Yuxuan Lai, Yansong Feng,
• Abstract要約: 条件付き質問応答(CQA)は、可能な答えを見つけ、その答えをサポートするために満たすべき条件を特定することを目的としている。 既存のアプローチは、条件とそれらの論理的関係を正確に識別し、条件の検証と解決という2つの主要な課題のために、CQAと苦労している。 本稿では,まずすべての条件を識別し,それらの論理的関係を文書に従って明示的に構築する,新しい促進手法であるChain of Conditionを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.599299893060895
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conditional question answering (CQA) is an important task that aims to find probable answers and identify conditions that need to be satisfied to support the answer. Existing approaches struggle with CQA due to two main challenges: (1) precisely identifying conditions and their logical relationship, and (2) verifying and solving the conditions. To address these challenges, we propose Chain of Condition, a novel prompting approach by firstly identifying all conditions and constructing their logical relationships explicitly according to the document, then verifying whether these conditions are satisfied, finally solving the logical expression by tools to indicate any missing conditions and generating the answer based on the resolved conditions. The experiments on two benchmark conditional question answering datasets shows chain of condition outperforms existing prompting baselines, establishing a new state-of-the-art. Furthermore, with backbone models like GPT-3.5-Turbo or GPT-4, it surpasses all supervised baselines with only few-shot settings.
• Abstract（参考訳）: 条件付き質問応答(CQA)は、可能な回答を見つけ、その回答を支援するために必要な条件を特定することを目的とした重要なタスクである。 既存のアプローチは,(1) 条件とその論理的関係を正確に同定し,(2) 条件の検証と解決を行うという2つの主な課題により,CQAと競合する。 これらの課題に対処するため、我々は、まずすべての条件を識別し、文書に従って論理的関係を明示的に構築し、これらの条件が満たされているかどうかを検証し、最後に、ツールによる論理的表現を解き、不足した条件を示し、解決された条件に基づいて回答を生成する、新しい促進的手法であるChain of Conditionを提案する。 2つのベンチマーク条件付き質問応答データセットの実験は、既存のプロンプトベースラインよりも優れた条件チェーンを示し、新しい最先端技術を確立している。 さらに、GPT-3.5-TurboやGPT-4のようなバックボーンモデルでは、教師付きベースラインを数ショット設定で超える。

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