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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05442v2
• Date: Fri, 4 Oct 2024 03:13:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 12:00:35.990484
• 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、可能な回答を見つけ、不足した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)必要な条件と論理的関係を正確に同定し,(2)不足しているものを検出するための条件を検証するという2つの課題により,CQAと競合する。 本論文では,まずすべての条件を同定し,それらの論理的関係を文書に従って明示的に構築することで,新しい条件の連鎖を創出する手法を提案する。
• 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 missing conditions. Existing approaches struggle with CQA due to two challenges: (1) precisely identifying necessary conditions and the logical relationship, and (2) verifying conditions to detect any that are missing. In this paper, we propose a novel prompting approach, Chain of condition, by first 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 to indicate any missing conditions and generating the answer accordingly. Experiments on two CQA benchmark datasets show our chain of condition outperforms existing prompting baselines, establishing a new state of the art. Furthermore, with only a few examples, our method can facilitate GPT-3.5-Turbo or GPT-4 to outperform all existing supervised models.
• Abstract（参考訳）: 条件付き質問応答(CQA)は、可能な回答を見つけ、不足した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)必要な条件と論理的関係を正確に同定し,(2)不足しているものを検出するための条件を検証するという2つの課題により,CQAと競合する。 本稿では,まずすべての条件を特定し,その条件が満たされているかどうかを検証し,最後に論理的表現を解き,不足した条件を示し,それに応じて回答を生成することによって,条件の連鎖という新しいプロンプト手法を提案する。 2つのCQAベンチマークデータセットの実験では、私たちの状態の連鎖は、既存のプロンプトベースラインよりも優れており、新しい最先端技術を確立しています。 さらに, GPT-3.5-Turbo や GPT-4 が既存の教師付きモデルよりも優れていることを示す。

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