論文の概要: Correct after Answer: Enhancing Multi-Span Question Answering with Post-Processing Method
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16788v1
- Date: Tue, 22 Oct 2024 08:04:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-23 14:30:26.523045
- Title: Correct after Answer: Enhancing Multi-Span Question Answering with Post-Processing Method
- Title（参考訳）: 回答の正解:事後解答によるマルチスパン質問応答の強化
- Authors: Jiayi Lin, Chenyang Zhang, Haibo Tong, Dongyu Zhang, Qingqing Hong, Bingxuan Hou, Junli Wang,
- Abstract要約: マルチスパン質問回答(Multi-Span Question Answering、MSQA)は、ある質問に答えるために、与えられたコンテキストから1つまたは複数の回答スパンを抽出するモデルを必要とする。
本稿では,不正確な予測処理に後処理戦略を用いるAnswering-Classifying-Correcting(ACC)フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.794628063040108
- License:
- Abstract: Multi-Span Question Answering (MSQA) requires models to extract one or multiple answer spans from a given context to answer a question. Prior work mainly focuses on designing specific methods or applying heuristic strategies to encourage models to predict more correct predictions. However, these models are trained on gold answers and fail to consider the incorrect predictions. Through a statistical analysis, we observe that models with stronger abilities do not predict less incorrect predictions compared with other models. In this work, we propose Answering-Classifying-Correcting (ACC) framework, which employs a post-processing strategy to handle incorrect predictions. Specifically, the ACC framework first introduces a classifier to classify the predictions into three types and exclude "wrong predictions", then introduces a corrector to modify "partially correct predictions". Experiments on several MSQA datasets show that ACC framework significantly improves the Exact Match (EM) scores, and further analysis demostrates that ACC framework efficiently reduces the number of incorrect predictions, improving the quality of predictions.
- Abstract（参考訳）: マルチスパン質問回答(Multi-Span Question Answering、MSQA)は、ある質問に答えるために、与えられたコンテキストから1つまたは複数の回答スパンを抽出するモデルを必要とする。
それまでの研究は主に、特定のメソッドの設計や、より正確な予測をモデルに推奨するヒューリスティック戦略の適用に重点を置いていた。
しかし、これらのモデルは金の回答に基づいて訓練されており、誤った予測を考慮できない。
統計的解析により、より強力な能力を持つモデルでは、他のモデルと比較して誤予測が少なくなることが観察される。
本研究では,不正確な予測処理に後処理戦略を用いるAnswering-Classifying-Correcting(ACC)フレームワークを提案する。
具体的には、ACCフレームワークはまず、予測を3つのタイプに分類し、「間違った予測」を除外する分類器を導入し、次に「部分的に正しい予測」を修正するための修正器を導入する。
いくつかのMSQAデータセットの実験では、ACCフレームワークはエクサクトマッチ(EM)スコアを大幅に改善し、さらに解析により、ACCフレームワークが誤った予測数を効率的に削減し、予測の品質を向上させることが示されている。
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