På senare år har forskare uppnått stor framgång genom att tillämpa neurala nätverksmetoder för att ifrågasätta svar (QA). Dessa strategier har uppnått toppmoderna resultat i förenklade slutna-domäninställningar 1 såsom SQuAD (Rajpurkar et al. 2016) datauppsättning, som ger en förvald passage, från vilken svaret på en given fråga kan extraheras. På senare tid har forskare börjat ta itu med öppendomän QA, där modellen ges en fråga och tillgång till en stor corpus (t.ex. wikipedia) i stället för en förvald passage (Chen et al. Europaparlamentets och rådets förordning (EU, Euratom) nr 966/2012 av den 25 oktober 2012 om finansiella regler för unionens allmänna budget och om upphävande av rådets förordning (EG, Euratom) nr 1605/2002 (EUT L 298, 26.10.2012, s. 1). Denna inställning är mer komplex eftersom det kräver storskalig sökning efter relevanta avsnitt av en informationssökning komponent, kombinerat med en läsförståelse modell som "läser" avsnitten för att generera ett svar på frågan. Prestanda i denna inställning släpar långt efter slutna-domänen prestanda. I denna artikel presenterar vi en ny öppen domän QA-system som kallas Förstärkt Ranker-Reader (R 3 ), baserat på två algoritmiska innovationer. För det första föreslår vi en ny pipeline för öppen domän QA med en Ranker komponent, som lär sig att ranka återvunna passager i termer av sannolikheten för att extrahera mark-sanningen svar på en given fråga. För det andra föreslår vi en ny metod som tillsammans tränar Ranker tillsammans med en svarsextraherande Reader-modell, baserad på förstärkningslärande. Vi rapporterar omfattande experimentella resultat som visar att vår metod avsevärt förbättrar den senaste tekniken för flera öppna QA-datauppsättningar.
Att lära sig att välja passager med hjälp av läsaren som belöning.
R^3: Reinforced Ranker-Reader for Open-Domain Question Answering
{'venue': 'AAAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}