غالبا ما تعتمد مهام الإجابة على الأسئلة التي تتطلب معلومات من وثائق متعددة على نموذج استرجاع لتحديد المعلومات ذات الصلة للتفكير. يتم تدريب نموذج الاسترجاع عادة على تعظيم احتمالية الأدلة الداعمة المسمى. ومع ذلك، عند الاسترجاع من نصائح نصية كبيرة مثل W
ikipedia، غالبا ما يتم الحصول على الإجابة الصحيحة من مرشحين أدلة متعددة. علاوة على ذلك، لا يتم تصنيف جميع هؤلاء المرشحين على أنها إيجابية أثناء التوضيحية، مما يجعل إشارة التدريب ضعيفة وصاخبة. يتم تفاقم هذه المشكلة عندما تكون الأسئلة غير مرضية أو عندما تكون الإجابات منطقية، نظرا لأن النموذج لا يمكن أن يعتمد على التداخل المعجمي لإجراء اتصال بين الإجابة والدليل الدعم. نقوم بتطوير مخففة جديدة لاسترجاع المحدد الذي يتعامل مع الاستعلامات غير المجهولية، ونظهر أن التهميش حول هذه المجموعة أثناء التدريب يسمح للنموذج لتخفيف السلبيات الخاطئة في دعم التعليقات التوضيحية للأدلة. نحن نختبر طريقتنا في مجموعات بيانات QA متعددة الوثائق، IIRC و hotpotqa. على IIRC، نظهر أن النمذجة المشتركة مع التهميش يحسن أداء نموذجي بنسبة 5.5 F1 ونحقق أداء جديد من بين الفنون 50.5 F1. نوضح أيضا أن تهميش استرجاع ينتج عنه تحسن 4.1 ضمير QA F1 على خط الأساس غير المهمش في HOTPOTQA في إعداد FullWiki.
