論文の概要: Enhancing Post-Hoc Attributions in Long Document Comprehension via Coarse Grained Answer Decomposition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17073v3
• Date: Wed, 13 Nov 2024 12:46:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-14 19:25:03.389652
• Title: Enhancing Post-Hoc Attributions in Long Document Comprehension via Coarse Grained Answer Decomposition
• Title（参考訳）: 粗粒Answer分解による長期文書理解におけるポストホック属性の促進
• Authors: Pritika Ramu, Koustava Goswami, Apoorv Saxena, Balaji Vasan Srinivasan,
• Abstract要約: ポストホック属性システムは、回答テキストをソース文書にマッピングするように設計されているが、このマッピングの粒度は未解決である。 そこで本研究では,テンプレートを用いたテキスト内学習を用いて,帰属に対する回答の事実分解に関する新しい手法を提案し,検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.585679421637948
• License:
• Abstract: Accurately attributing answer text to its source document is crucial for developing a reliable question-answering system. However, attribution for long documents remains largely unexplored. Post-hoc attribution systems are designed to map answer text back to the source document, yet the granularity of this mapping has not been addressed. Furthermore, a critical question arises: What exactly should be attributed? This involves identifying the specific information units within an answer that require grounding. In this paper, we propose and investigate a novel approach to the factual decomposition of generated answers for attribution, employing template-based in-context learning. To accomplish this, we utilize the question and integrate negative sampling during few-shot in-context learning for decomposition. This approach enhances the semantic understanding of both abstractive and extractive answers. We examine the impact of answer decomposition by providing a thorough examination of various attribution approaches, ranging from retrieval-based techniques to LLM-based attributors.
• Abstract（参考訳）: 信頼性の高い質問応答システムを開発するためには,正確な回答文のソース文書化が不可欠である。 しかし、長文への帰属はほとんど解明されていない。 ポストホック属性システムは、回答テキストをソース文書にマッピングするように設計されているが、このマッピングの粒度は未解決である。 さらに、批判的な疑問が浮かび上がっています。 これには、接地を必要とする回答の中で、特定の情報単位を特定することが含まれる。 本稿では,テンプレートを用いたテキスト内学習を用いて,帰納的回答の事実分解のための新しい手法を提案し,検討する。 そこで本研究では,この疑問を生かし,数発のインコンテクスト学習におけるネガティブサンプリングを分解に活用する。 このアプローチは抽象的回答と抽出的回答の両方の意味的理解を強化する。 本研究では,検索に基づく手法からLCMに基づく属性まで,様々な属性アプローチの徹底的な検証を行うことで,回答の分解の影響について検討する。

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