利用网络数据基于参考的弱监督答案句选择
计算与语言
2021-04-20 v1 人工智能
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摘要
答案句选择（AS2）建模需要标注数据，即人工标注的问题-答案对。我们提出一种策略，基于问题所引用的参考文献来收集弱监督答案，以改进 AS2 建模。具体而言，我们引入基于参考的弱监督（RWS），这是一个完全自动的大规模数据流水线，仅需以问题-参考文献对作为输入，即可从丰富的网络数据中获取高质量的弱监督答案。我们在 TANDA（一种近期专为 AS2 设计的先进微调方法）设定下研究了 RWS 的有效性与鲁棒性。我们的实验表明，所生成的数据持续增强 TANDA。我们在 WikiQA 上以 P@1 90.1% 和 MAP 92.9% 取得了当前最优结果。
引用
@article{arxiv.2104.08943,
title = {Reference-based Weak Supervision for Answer Sentence Selection using Web Data},
author = {Vivek Krishnamurthy and Thuy Vu and Alessandro Moschitti},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.08943},
year = {2021}
}