在OBQA语境中联合排序段落与选择相关句子的简单方法
计算与语言
2022-08-03 v2
摘要
在开卷问答（OBQA）任务中，从干扰信息中选取相关段落和句子对于推理问题答案至关重要。HotpotQA数据集旨在教导和评估系统同时完成段落排序与句子选择。许多现有框架使用独立模型分别选择相关段落和句子。此类系统不仅模型参数复杂度高，而且未能利用联合训练这两项任务的优势，因为一项任务可有益于另一项。本工作中，我们提出一个简单而有效的框架，通过联合排序段落和选择句子来解决这些局限。此外，我们提出一致性与相似性约束，以增强段落排序与句子选择之间的关联与交互。实验表明，我们的框架可取得与先前系统具竞争力的结果，并在HotpotQA数据集上以相关句子的精确匹配计比基线高出28%。
引用
@article{arxiv.2109.10497,
title = {A Simple Approach to Jointly Rank Passages and Select Relevant Sentences in the OBQA Context},
author = {Man Luo and Shuguang Chen and Chitta Baral},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.10497},
year = {2022}
}
备注
Accepted to NAACL SWR 2022