Vi föreslår ett frågesvar (QA) tillvägagångssätt för standardiserade vetenskapsprov som både identifierar korrekta svar och ger övertygande mänskliga-läsbara motiveringar för varför dessa svar är korrekta. Vår metod identifierar först den faktiska information som behövs i en fråga med hjälp av psykolingvistiska konkretitetsnormer, och använder sedan denna information för att konstruera svarsmotiveringar genom att samla flera meningar från olika kunskapsbaser med hjälp av syntaktisk och lexisk information. Vi rankar sedan gemensamt svar och deras motiveringar med hjälp av en omklassning perceptron som behandlar berättigande kvalitet som en latent variabel. Vi utvärderar vår metod på 1000 flervalsfrågor från grundskolevetenskapliga prov, och empiriskt visar att den presterar bättre än flera starka baslinjer, inklusive neurala nätverk metoder. Vår bästa konfiguration besvarar 44 procent av frågorna korrekt, där de bästa motiveringarna för 57 procent av dessa korrekta svar innehåller en övertygande mänsklig läsbar motivering som förklarar den slutsats som krävs för att komma fram till rätt svar. Vi inkluderar en detaljerad karakterisering av motiveringen kvalitet för både vår metod och en stark baslinje, och visar att informationsaggregation är nyckeln till att ta itu med informationsbehov i komplexa frågor.
Dessutom formulerar REF flervalsfrågan som svar på problemet genom att ta fram svarsmotiveringar och sedan rangordna dem.
Framing QA as Building and Ranking Intersentence Answer Justifications
{'venue': 'Computational Linguistics', 'journal': 'Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}