論文の概要: Multilingual State Space Models for Structured Question Answering in Indic Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01673v1
• Date: Sat, 01 Feb 2025 19:53:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:04:31.355188
• Title: Multilingual State Space Models for Structured Question Answering in Indic Languages
• Title（参考訳）: 対話型言語における構造化質問応答のための多言語状態空間モデル
• Authors: Arpita Vats, Rahul Raja, Mrinal Mathur, Vinija Jain, Aman Chadha,
• Abstract要約: 本稿では、Indic言語に適した効率的かつコンテキスト対応のQAシステムを構築するための状態空間モデル(SSM)の適用について検討する。 SSMはこのタスクに特に適しているのは、シーケンシャルデータにおける長期および短期の依存関係をモデル化できるためである。 その結果,これらのモデルは言語的微妙さを効果的に捉え,質問文の解釈,コンテキストアライメント,回答生成の大幅な改善につながった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.591667713953504
• License:
• Abstract: The diversity and complexity of Indic languages present unique challenges for natural language processing (NLP) tasks, particularly in the domain of question answering (QA).To address these challenges, this paper explores the application of State Space Models (SSMs),to build efficient and contextually aware QA systems tailored for Indic languages. SSMs are particularly suited for this task due to their ability to model long-term and short-term dependencies in sequential data, making them well-equipped to handle the rich morphology, complex syntax, and contextual intricacies characteristic of Indian languages. We evaluated multiple SSM architectures across diverse datasets representing various Indic languages and conducted a comparative analysis of their performance. Our results demonstrate that these models effectively capture linguistic subtleties, leading to significant improvements in question interpretation, context alignment, and answer generation. This work represents the first application of SSMs to question answering tasks in Indic languages, establishing a foundational benchmark for future research in this domain. We propose enhancements to existing SSM frameworks, optimizing their applicability to low-resource settings and multilingual scenarios prevalent in Indic languages.
• Abstract（参考訳）: Indic言語の多様性と複雑さは、自然言語処理(NLP)タスク、特に質問応答(QA)領域に固有の課題をもたらす。 これらの課題に対処するために,本論文では,Indic言語に適した,効率的かつコンテキスト対応のQAシステムを構築するためのステートスペースモデル(SSM)の適用について検討する。 SSMはこのタスクに特に適しているのは、シーケンシャルデータにおける長期および短期の依存関係をモデル化できるためである。 各種Indic言語を表わす多様なデータセットにまたがる複数のSSMアーキテクチャを評価し,その性能の比較分析を行った。 その結果,これらのモデルは言語的微妙さを効果的に捉え,質問文の解釈,コンテキストアライメント,回答生成の大幅な改善につながった。 この研究は、Indic言語における回答タスクに疑問を呈するSSMの最初の応用であり、この領域における将来の研究の基盤となるベンチマークを確立している。 Indic言語で広く使われている低リソース設定や多言語シナリオへの適用性を最適化し、既存のSSMフレームワークの強化を提案する。

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