CoQAR：基于 CoQA 的问题重写
计算与语言
2022-07-08 v1
摘要
人类在对话中提出的问题常含有上下文依赖，即对先前对话轮次的显式或隐式指代。这些依赖表现为共指（例如通过代词使用）或省略，并可能使自动化系统难以理解。促进问题理解及后续处理的一种方式是将其重写为脱离上下文的形式，即无需对话上下文即可理解的形式。我们提出 CoQAR，一个包含来自对话式问答数据集 CoQA 的 K 段对话的语料库，共计 K 个后续问题-答案对。每个原始问题均经人工标注了至少 2 个、至多 3 个脱离上下文的重写。CoQAR 可用于三项任务的有监督学习：问题复述、问题重写与对话式问答。为评估 CoQAR 重写的质量，我们开展了若干由训练与评测这些任务模型组成的实验。我们的结果支持这样一种观点：问题重写可作为问答模型的预处理步骤，从而提升其性能。
引用
@article{arxiv.2207.03240,
title = {CoQAR: Question Rewriting on CoQA},
author = {Quentin Brabant and Gwenole Lecorve and Lina M. Rojas-Barahona},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.03240},
year = {2022}
}
备注
Published in LREC2022