論文の概要: Bridging Language Gaps with Adaptive RAG: Improving Indonesian Language Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.21068v1
• Date: Fri, 24 Oct 2025 00:50:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 09:00:15.346391
• Title: Bridging Language Gaps with Adaptive RAG: Improving Indonesian Language Question Answering
• Title（参考訳）: Adaptive RAGによる言語ギャップのブリッジ: インドネシア語質問回答の改善
• Authors: William Christian, Daniel Adamlu, Adrian Yu, Derwin Suhartono,
• Abstract要約: インドネシア語に適応RAGシステムを組み込むことで,言語ギャップを埋める努力を行った。 インドネシア語データセットの可用性の限界を克服するため,本研究では,機械翻訳をデータ拡張手法として採用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Question Answering (QA) has seen significant improvements with the advancement of machine learning models, further studies enhanced this question answering system by retrieving external information, called Retrieval-Augmented Generation (RAG) to produce more accurate and informative answers. However, these state-of-the-art-performance is predominantly in English language. To address this gap we made an effort of bridging language gaps by incorporating Adaptive RAG system to Indonesian language. Adaptive RAG system integrates a classifier whose task is to distinguish the question complexity, which in turn determines the strategy for answering the question. To overcome the limited availability of Indonesian language dataset, our study employs machine translation as data augmentation approach. Experiments show reliable question complexity classifier; however, we observed significant inconsistencies in multi-retrieval answering strategy which negatively impacted the overall evaluation when this strategy was applied. These findings highlight both the promise and challenges of question answering in low-resource language suggesting directions for future improvement.
• Abstract（参考訳）: 質問回答(QA)は、機械学習モデルの進歩とともに大幅に改善され、さらなる研究は、より正確で情報的な回答を生み出すために、検索型拡張生成(RAG)と呼ばれる外部情報を取得することにより、この質問応答システムを強化した。 しかし、これらの最先端の演奏は主に英語で行われている。 このギャップに対処するため、インドネシア語にAdaptive RAGシステムを組み込むことで、言語ギャップを埋めることに取り組みました。 アダプティブRAGシステムは、質問複雑性を識別するタスクを持つ分類器を統合し、その結果、質問に答える戦略を決定する。 インドネシア語データセットの可用性の限界を克服するため,本研究では,機械翻訳をデータ拡張手法として採用した。 実験の結果、信頼性の高い質問複雑性分類器が得られたが、この戦略を適用したときの総合評価に悪影響を及ぼすような、複数検索の解答戦略における大きな矛盾が見られた。 これらの結果は、低リソース言語における質問応答の約束と課題の両方が、今後の改善の方向性を示唆している。

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