ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

R2-D2: خط الأساس المعياري للسؤال المفتوح

R2-D2: A Modular Baseline for Open-Domain Question Answering

209   0   0   0.0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2021
  مجال البحث الذكاء الاصناعي
والبحث باللغة English
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

يعرض هذا العمل رواية خط أنابيب QA مفتوحة من أربعة مراحل R2-D2 (رتبة مرتين، اقرأ مرتين).يتكون خط الأنابيب من المسترد والمرور Reranker وقارئ استخراجي وقارئ عام وآلية تعزز التنبؤ النهائي من جميع مكونات النظام.نوضح قوتها عبر ثلاث مجموعات بيانات QA المجال المفتوحةيوضح تحليلنا على ما يلي: (1) الجمع بين القارئ الاستخراجي والمؤدي يحقق تحسينات مطلقة تصل إلى 5 مباراة محددة، وعلى الأقل ضعف كفاءة مثل الفرع الخلفي من نفس النماذج مع معلمات مختلفة، (2) القارئ الاستخراجي مع أقليمكن للممعلمات مطابقة أداء قارئ التوليد في مجموعات بيانات QA الاستخراجية.



المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
قيم البحث

اقرأ أيضاً

مهارات التفكير العددي ضرورية للإجابة على الأسئلة المعقدة (CQA) على النص.يتطلب opertaions بما في ذلك العد والمقارنة والإضافة والطرح.يتبع نهج ناجح في CQA على النص، وشبكات الوحدات النمطية العصبية (NMNS)، تتبع نموذج المبرمج ومترجم البرامج النمطية النمطية المتخصصة لأداء التفكير التركيبي.ومع ذلك، فإن إطار NMNS لا ينظر في العلاقة بين الأرقام والكيانات في كل من الأسئلة والفقرات.نقترح تقنيات فعالة لتحسين قدرات التفكير العددي NMNS من خلال إدراك السؤال المترجم والتقاط العلاقة بين الكيانات والأرقام.على نفس المجموعة الفرعية من DataSet Drop for CQA على النص، تظهر النتائج التجريبية أن إضافاتنا تتفوق على NMNS الأصلي بنسبة 3.0 نقاط للحصول على درجة F1 الإجمالية.
حققت استرجاع النص العصبي الكثيف نتائج واعدة حول السؤال المفتوح للنطاق الرد (QA)، حيث يتم استغلال تمثيلات كامنة للأسئلة والمراجيات للحصول على أقصى قدر من البحث الداخلي في عملية الاسترجاع. ومع ذلك، فإن المستردات الكثيفة الحالية تتطلب تقسيم المستندات إل ى مقاطع قصيرة تحتوي عادة على سياق محلي جزئي ومحازي في بعض الأحيان، وتعتمد بشدة على عملية تقسيم. ونتيجة لذلك، قد تسفر عن تعويضات مخفية غير دقيقة ومضللة، مما تدهور نتيجة الاسترجاع النهائي. في هذا العمل، نقترح استرجاع هرمي هرمي كثيف (DHR)، وهو إطار هرمي يمكنه إنشاء تمثيلات كثيفة دقيقة من الممرات من خلال الاستفادة من كل من الدلالات الكبيرة في الوثيقة والدليل المجهري المحدد لكل مقطع. على وجه التحديد، يحدد المسترد على مستوى المستند أولا المستندات ذات الصلة، من بينها يتم استرداد المقاطع ذات الصلة من خلال المسترد لمستوى المقاطع. سيتم معايرة ترتيب الممرات المستردة من خلال دراسة أهمية مستوى الوثيقة. بالإضافة إلى ذلك، يتم التحقيق في هيكل العنوان الهرمي واستراتيجيات أخذ العينات السلبية (I.E.، في السلبيات في السلبيات) في السلبيات). نطبق DHR إلى مجموعات بيانات QA مفتوحة على نطاق واسع. تتفوق DHR بشكل كبير على استرداد المقطع الكثيف الأصلي، ويساعد نظام ضمان الجودة في نهاية إلى نهاية يتفوق على الأساس القوي على معايير QA متعددة النطاق.
يسأل الأسئلة المفتوحة الإجابة على تحديد إجابات الأسئلة التي أنشأتها المستخدم في مجموعات ضخمة من المستندات. أساليب Readriever-Reverse Graph النهج هي أسران كبيرتان من الحلول لهذه المهمة. يطبق قارئ المسترد أولا تقنيات استرجاع المعلومات للحصول على تحديد عدد قليل من الممرات التي من المحتمل أن تكون ذات صلة، ثم تغذي النص المسترد إلى قارئ شبكة عصبي لاستخراج الإجابة. بدلا من ذلك، يمكن بناء الرسوم البيانية المعرفة واستفسارها للإجابة على أسئلة المستخدمين. نقترح خوارزمية مع تصميم رواية Reader-Reader - يختلف عن كل من العائلات. يستخدم Reader-Retriever أولا قارئ حاليا لقراءة الكائن وإنشاء مجموعات من جميع الأسئلة المجدية المرتبطة بإجاباتهم، ثم يستخدم المسترد عبر الإنترنت للاستجابة لاستعلامات المستخدم من خلال البحث في مساحات الأسئلة التي تم إنشاؤها مسبقا للحصول على إجابات أكثر احتمالا أن يطلب في الطريقة المحددة. ندمج مزيد من الجمع بين قارئ المسترجع واحد واسترجاع القارئين في نموذج هجين يسمى R6 لأفضل أداء. تبين تجارب مع مجموعة بيانات عامة واسعة النطاق أن R6 يحقق دقة حديثة.
نقدم مجموعة بيانات جديدة لإعادة كتابة الأسئلة في سياق المحادثة (QRECC)، والتي تحتوي على محادثات 14 ألف مع أزواج من الإجابات السؤال 80k.تتمثل المهمة في QRECC في العثور على إجابات على أسئلة المحادثة داخل مجموعة من صفحات الويب 10 أمتار (تقسيم إلى 54 متر ا مربعا).قد يتم توزيع إجابات على الأسئلة الموجودة في نفس المحادثة عبر العديد من صفحات الويب.توفر QRECC التعليقات التوضيحية التي تسمح لنا بتدريب وتقييم المهارات الفرعية الفردية من إعادة كتابة السؤال، واسترجاع المرور وفهم القراءة المطلوبة لمهمة الإجابة على مسألة المحادثة نهاية إلى نهاية.نبلغ عن فعالية نهج خط الأساس القوي الذي يجمع بين النموذج الحديثة لإعادة كتابة الأسئلة والنماذج التنافسية لقضاء ضمان الجودة المفتوحة.حددت نتائجنا أول خط أساسي ل DataSet QRECC مع F1 من 19.10، مقارنة بمضابط العلوي البشري 75.45، مما يدل على صعوبة الإعداد وغرفة كبيرة للتحسين.
في الإجابة على الأسئلة المفتوحة للنطاق، أصبح استرجاع المقطع الكثيف نموذجا جديدا لاسترداد الممرات ذات الصلة لإيجاد الإجابات. عادة ما يتم اعتماد بنية التشفير المزدوجة لتعلم تمثيلات كثيفة من الأسئلة والممرات للمطابقة الدلالية. ومع ذلك، من الصعب تدريب تش فير مزدوج بشكل فعال بسبب التحديات بما في ذلك التناقض بين التدريب والاستدلال، ووجود إيجابيات غير محدودة وبيانات تدريب محدودة. لمعالجة هذه التحديات، نقترح نهج تدريبي محسن، يسمى Rocketqa، لتحسين استرجاع الممر الكثيف. نجعل ثلاث مساهمات تقنية رئيسية في Rocketqa، وهي السلبيات عبر الدفعة، السلبيات الصلبة الشاقة وزعم البيانات. تظهر نتائج التجربة أن Rocketqa تتفوق بشكل كبير على النماذج السابقة من بين الفنادق السابقة على كل من MSMARCO والأسئلة الطبيعية. نقوم أيضا بإجراء تجارب مكثفة لفحص فعالية الاستراتيجيات الثلاث في Rocketqa. علاوة على ذلك، نوضح أن أداء ضمان الجودة المناسبة يمكن تحسينه بناء على مسترد Rocketqa لدينا.

الأسئلة المقترحة

التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا