تفتح الأسئلة الاستخراجية المفتوحة الإجابة تعمل بشكل جيد على البيانات النصية من خلال استرداد النصوص المرشحة أولا ثم استخراج الإجابة من هؤلاء المرشحين. ومع ذلك، لا يمكن الإجابة على بعض الأسئلة بالنص وحدها ولكنها تتطلب معلومات مخزنة في الجداول. في هذه الورقة، نقدم نهج لاستعادة كلا النصين والجداول ذات الصلة بالسؤال من خلال ترميز النصوص والطاولات والأسئلة في مساحة متجه واحدة. تحقيقا لهذه الغاية، نقوم بإنشاء مجموعة بيانات جديدة متعددة الوسائط بناء على مجموعات بيانات النصوص والجدول من العمل ذي الصلة ومقارنة أداء استرجاع مخطط ترميز مختلفة. نجد أن تضمين ناقلات كثيفة نماذج المحولات تتفوق على تضمين متفرق في أربع مجموعات من مجموعات بيانات تقييم. مقارنة نماذج تضمين كثيفة مختلفة، تزيد TRI-Encoders مع ترميز واحد لكل سؤال ونص وجدول أداء استرجاع مقارنة بالتشفيات الثنائية مع ترميز واحد للحصول على سؤال واحد لكل من النص والجداول. نطلق سراح مجموعة بيانات متعددة الوسائط التي تم إنشاؤها حديثا للمجتمع بحيث يمكن استخدامها للتدريب والتقييم.
Open-domain extractive question answering works well on textual data by first retrieving candidate texts and then extracting the answer from those candidates. However, some questions cannot be answered by text alone but require information stored in tables. In this paper, we present an approach for retrieving both texts and tables relevant to a question by jointly encoding texts, tables and questions into a single vector space. To this end, we create a new multi-modal dataset based on text and table datasets from related work and compare the retrieval performance of different encoding schemata. We find that dense vector embeddings of transformer models outperform sparse embeddings on four out of six evaluation datasets. Comparing different dense embedding models, tri-encoders with one encoder for each question, text and table increase retrieval performance compared to bi-encoders with one encoder for the question and one for both text and tables. We release the newly created multi-modal dataset to the community so that it can be used for training and evaluation.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
أظهرت التقدم المحدد في استخدام مكونات الاسترجاع على مصادر المعرفة الخارجية نتائج رائعة لمجموعة متنوعة من المهام المصب في معالجة اللغة الطبيعية.هنا، نستكشف استخدام مصادر المعرفة الخارجية غير منتهية للصور وتستياؤها المقابلة لتحسين الإجابة على السؤال ال
في المدارس الابتدائية، تستخدم كتب الأطفال، وكذلك في تطبيقات تعلم اللغة الحديثة، واستراتيجيات تعليمية متعددة الوسائط مثل الرسوم التوضيحية للمصطلحات والعبارات لدعم فهم القراءة.أيضا، تشير العديد من الدراسات في علم النفس التعليمي إلى أن دمج المعلومات الع
نقترح مهمة جديدة، Text2Mol، لاسترداد الجزيئات باستخدام أوصاف اللغة الطبيعية كاستعلامات. تشفر اللغة الطبيعية والجزيئات المعلومات بطرق مختلفة جدا، مما يؤدي إلى مشكلة مثيرة ولكن صعبة للغاية لإدماج هاتين الطرائق المختلفة للغاية. على الرغم من أن بعض الأعم
تجسد السخرية والشعور من عدم اليقين الجوهري للإدراك الإنساني، مما يجعل الكشف المشترك عن السخرية متعددة الوسائط ومشاعر مهمة صعبة. في ضوء مزايا الاحتمالات الكمومية (QP) في نمذجة هذا الشكوك، تستكشف هذه الورقة إمكانات QP كإطار رياضي وتقترح إطارا للتعليم م
تهدف الترجمة متعددة الوسائط (MMT) إلى تحسين أداء الترجمة من خلال دمج المعلومات المرئية. معظم الدراسات الاستفادة من المعلومات المرئية من خلال دمج ميزات الصورة العالمية كمدخل إضافي أو فك تشفير من خلال حضور المناطق المحلية ذات الصلة في الصورة. ومع ذلك،