R2-D2：オープンドメイン質問応答のためのモジュールベースライン

本研究は、新たな四段階型オープンドメインQAパイプライン「R2-D2（Rank twice, reaD twice）」を提案する。このパイプラインは、リトリーバー、パッセージ再ランカー、抽出型リーダー、生成型リーダー、およびシステム全体の各コンポーネントから得られる予測を統合する機構から構成されている。我々は、NaturalQuestions、TriviaQA、EfficientQAの3つのオープンドメインQAデータセット上でその有効性を実証し、特に最初の2つのデータセットにおいて、既存の最先端手法を上回ることを示した。分析の結果、以下の知見が得られた：(i) 抽出型リーダーと生成型リーダーを組み合わせることで、正確一致（exact match）スコアが最大5ポイント向上し、同じモデル構造だが異なるパラメータを持つものによる事後平均アンサンブル（posterior averaging ensemble）よりも少なくとも2倍以上の効果を発揮することが明らかになった。(ii) パラメータ数が少ない抽出型リーダーでも、抽出型QAデータセットにおいて生成型リーダーと同等の性能を達成できることが確認された。