2ヶ月前

複数文書の機械読解と文書間の回答検証

Yizhong Wang; Kai Liu; Jing Liu; Wei He; Yajuan Lyu; Hua Wu; Sujian Li; Haifeng Wang
複数文書の機械読解と文書間の回答検証
要約

実際のウェブデータにおける機械読解(MRC)は、通常、検索エンジンによって取得された複数の文章を分析することで質問に答える必要があります。単一の文章に対するMRCと比較して、複数の文章に対するMRCはより困難であり、異なる文章から複数の混乱する回答候補を得る可能性が高いからです。この問題に対処するために、私たちは異なる文章からの回答候補が内容表現に基づいて互いに確認できるようにするエンドツーエンドのニューラルモデルを提案します。具体的には、最終的な回答を予測するための3つの要因である回答境界、回答内容、および記事間での回答確認に基づいて3つのモジュールを共同で訓練します。実験結果は、私たちの方法がベースラインに対して大幅に優れており、英語のMS-MARCOデータセットと中国語のDuReaderデータセットにおいて最先端の性能を達成していることを示しています。これらのデータセットはいずれも現実世界でのMRCのために設計されています。

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