Det senaste arbetet med att besvara frågor på öppen domän förutsätter en stark övervakning av de stödjande bevisen och/eller antar ett system för informationshämtning i blackbox (IR) för att få fram beviskandidater. Vi hävdar att båda är suboptimala, eftersom guldbevis inte alltid finns tillgängliga, och QA skiljer sig i grunden från IR. Vi visar för första gången att det är möjligt att gemensamt lära sig retriever och läsare från frågesvarssträngpar och utan något IR-system. I denna inställning behandlas bevishämtning från hela Wikipedia som en latent variabel. Eftersom detta är opraktiskt att lära sig från grunden, pre-trainerar vi retriever med en Inverse Cloze Task. Vi utvärderar på öppna versioner av fem QA-datauppsättningar. På dataset där frågeställaren redan vet svaret är ett traditionellt IR-system som BM25 tillräckligt. På dataset där en användare verkligen söker ett svar visar vi att inlärd hämtning är avgörande, överträffar BM25 med upp till 19 poäng i exakt matchning.
OQA, till exempel, REF visar att det är möjligt att med framgång modellera dessa uppgifter gemensamt.
Latent Retrieval for Weakly Supervised Open Domain Question Answering
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}