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.
This work presents a novel four-stage open-domain QA pipeline R2-D2 (Rank twice, reaD twice). The pipeline is composed of a retriever, passage reranker, extractive reader, generative reader and a mechanism that aggregates the final prediction from all system's components. We demonstrate its strength across three open-domain QA datasets: NaturalQuestions, TriviaQA and EfficientQA, surpassing state-of-the-art on the first two. Our analysis demonstrates that: (i) combining extractive and generative reader yields absolute improvements up to 5 exact match and it is at least twice as effective as the posterior averaging ensemble of the same models with different parameters, (ii) the extractive reader with fewer parameters can match the performance of the generative reader on extractive QA datasets.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
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
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
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
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
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