Genom detta dokument införs en ny ram för öppen-domänfrågor där retrievern och läsaren iterativt interagerar med varandra. Ramverket är agnostiskt till arkitekturen av maskinen läsa modellen, kräver endast tillgång till token-nivå dolda representationer av läsaren. Retriever använder snabbt närmaste grannsökning för att skala till corpora som innehåller miljontals stycken. En inbäddad återkommande enhet uppdaterar frågan vid varje steg beroende på läsarens tillstånd och den omformulerade frågan används för att omvärdera punkterna av retrievern. Vi genomför analyser och visar att iterativ interaktion hjälper till att hämta informativa stycken från corpus. Slutligen visar vi att vår flerstegsram ger konsekventa förbättringar när den tillämpas på två allmänt använda läsarkitekturer (DR. QA och BIDAF) på olika stora öppna domändatauppsättningar -TRIVIAQA-ofiltrerade, QUASAR-T, SÖKQA och SQUAD-open 1.
I REF infördes en ny ram för att använda sig av läsarens resultat för förbättrad punkthämtning.
Multi-step Retriever-Reader Interaction for Scalable Open-domain Question Answering
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}