Neural modeller för frågesvar (QA) över dokument har uppnått betydande prestandaförbättringar. Även om dessa modeller är effektiva, skalas de inte till stor corpora på grund av deras komplexa modellering av interaktioner mellan dokumentet och frågan. Dessutom har den senaste tidens arbete visat att sådana modeller är känsliga för kontradiktoriska insatser. I detta dokument studerar vi det minimala sammanhang som krävs för att besvara frågan, och finner att de flesta frågor i befintliga datauppsättningar kan besvaras med en liten uppsättning meningar. Inspirerad av denna iakttagelse föreslår vi en enkel meningsväljare att välja den minimala uppsättningen meningar för att mata in i QA-modellen. Vårt övergripande system uppnår betydande minskningar i utbildning (upp till 15 gånger) och inferenstider (upp till 13 gånger), med noggrannhet jämförbar med eller bättre än toppmoderna på SQuAD, NewsQA, TriviaQA och SQuAD-Open. Dessutom visar våra experimentella resultat och analyser att vårt förhållningssätt är mer robust mot kontradiktoriska ingångar.
REF föreslår en enkel meningsväljare för att välja den minimala uppsättningen meningar och sedan mata in i QA-modellen.
Efficient and Robust Question Answering from Minimal Context over Documents
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}