Frågesvar (QA) med textkällor som läsförståelse (RC) har rönt stor uppmärksamhet på senare tid. Denna studie fokuserar på uppgiften att förklara multi-hop QA, vilket kräver systemet för att returnera svaret med bevis meningar genom resonemang och samla isär delar av referenstexterna. För bevisextrahering av förklarande multi-hop QA, den befintliga metoden extraherade bevis meningar genom att utvärdera vikten av varje mening självständigt. I denna studie föreslår vi modellen Query Focused Extractor (QFE) och introducerar multi-task inlärning av QA-modellen för svarsval och QFE-modellen för bevisextrahering. QFE extraherar i tur och ordning bevis meningarna av en RNN med en uppmärksamhetsmekanism till frågan meningen, som är inspirerad av utvinningssammanfattning modeller. Det gör det möjligt för QFE att beakta beroendet bland bevispåföljderna och täcka den viktiga informationen i frågemeningen. Experimentella resultat visar att QFE med den enkla RC-baslinjemodellen uppnår en state-of-the-art bevis extraktion poäng på HotpotQA. Även utformad för RC, QFE också uppnå en state-of-the-art bevis extraktion poäng på FEVER, vilket är en erkänd text-införsel uppgift på en stor textdatabas.
I synnerhet anser QFE REF att bevisextraheringen är en frågefokuserad sammanfattningsuppgift, och omformulerar frågan i varje humle.
Answering while Summarizing: Multi-task Learning for Multi-hop QA with Evidence Extraction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}