UniK-QA：オープンドメイン質問応答のための構造化知識と非構造化知識の統一表現

構造化・非構造化・準構造化という多様な知識源（テキスト、表、リスト、知識ベースなど）を用いたオープンドメイン質問応答に関する研究を行った。従来のアプローチとは異なり、本研究ではすべての知識源をテキストに統一して表現する包括的な手法を提案し、これまでテキスト源に限定されてきたリトリーバー・リーダーモデルを、あらゆる種類の知識源に適用可能にする。このアプローチにより、最新のグラフベース手法と比較して、知識ベース質問応答タスクにおいて11ポイントの大幅な性能向上を達成した。さらに重要なのは、統一的知識モデル（UniK-QA）が、異種の知識源をシンプルかつ効果的に統合する手段であることを実証した点である。このモデルは、代表的な質問応答ベンチマークであるNaturalQuestionsとWebQuestionsにおいて、それぞれ3.5点および2.6点の性能向上を実現し、現行の最先端技術をさらに推し進めている。UniK-QAのコードは以下のURLで公開されている：https://github.com/facebookresearch/UniK-QA