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- SituatedQA: Incorporating Extra-Linguistic Contexts into QA [7.5]
SituatedQA(SituatedQA)は,時間的・地理的文脈を考慮に入れた質問に対して,システムが正しい回答を提示しなければならない,オープン検索型QAデータセットである。 質問を求める情報のかなりの割合は、文脈に依存した回答であることがわかった。 我々の研究は、既存のモデルが頻繁に更新される、あるいは珍しい場所から回答を得るのに苦労していることを示している。
論文 参考訳（メタデータ） 参考訳（全文） (Mon, 13 Sep 2021 17:53:21 GMT)- 回答のために言語外の文脈が必要なQAデータセットの提案。時間的or地理的を表すContext Typeとそれに対応したContext Valueによって答えが変化する。直感的にも予想できる通り、Leaderboardからは人間とモデルの差が大きい解くのが難しい問題のように見える。
- プロジェクトサイトはhttps://situatedqa.github.io/
- An Empirical Study of GPT-3 for Few-Shot Knowledge-Based VQA [51.6]
本稿では,知識に基づくVQAのための画像キャプションを用いて,GPT3をプロンプトする簡易かつ効果的なPICaを提案する。 まず、まず、GPT-3が理解できるキャプション(タグ)に変換し、次に、GPT-3を適用してVQAタスクをfewショットで解決する。 PICaは16の例しか使用せず、OK-VQAデータセットで教師ありのSoTAを+8.6ポイント上回っている。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Sep 2021 17:51:06 GMT)- 画像からキャプションテキストを生成、そのテキストを使ってVQA(Visual Question Answering)タスクを解くという論文。このアーキテクチャで教師ありのsotaを上回るというのは驚き。
- GPT-３は何をどこまで知っているのだろう・・・？という感想
- It is AI’s Turn to Ask Human a Question: Question and Answer Pair Generation for Children Storybooks in FairytaleQA Dataset [30.6]
教育応用においては、教師や親は、言語学習結果を最大化できる子どもにどんな質問をすべきか分からないことがある。 新たにリリースされた書籍QAデータセット(FairytaleQA)を用いて,本アプリケーションのための自動QA生成モデルアーキテクチャを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 8 Sep 2021 04:11:54 GMT)- ルールベースでAnswerを生成、その後BART-baseな手法でQuestionを生成する手順でQAを作ろうという研究。（子供の）教育を目的としている点が興味深い。
- データセットは公開されていないよう（？）
- FinQA: A Dataset of Numerical Reasoning over Financial Data [52.7]
我々は、大量の財務文書の分析を自動化することを目的として、財務データに関する深い質問に答えることに重点を置いている。 我々は,金融専門家が作成した財務報告に対して質問回答のペアを用いた,新たな大規模データセットFinQAを提案する。 その結果、人気があり、大規模で、事前訓練されたモデルは、金融知識を得るための専門的な人間には程遠いことが示される。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Sep 2021 00:08:14 GMT)- 財務文章に対するQuestion Answeringタスクのデータセット。表形式データを含むこと、数値の推論が必要な事、その過程もデータに含まれている事が特徴的。RoBERTa-largeを組み込んだモデルでも人間のエキスパートには遠く及ばない（Accuracyで65% vs 90%）がクラウドワーカー（同51%）よりは良かったとの結果。
- 専門家によるアノテーションの重要性が分かる結果な気がする。
- A Dataset for Answering Time-Sensitive Questions [89.0]
時間とは、我々の物理的世界において重要な次元である。多くの事実が時間に関して進化することができる。 時間次元を考慮し、既存のQAモデルに時間とともに推論する権限を与えることが重要です。 既存のQAデータセットには、時間に敏感な質問がほとんどないため、モデルの時間的推論能力の診断やベンチマークには適さない。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Aug 2021 16:42:25 GMT)- 時間に鋭敏なQAデータセットとのことで、「長い文書における時間情報の明示的および暗黙的な言及の両方を理解する必要がある」「比較、加算、減算のような時間的推論を行う必要がある」データセットとして設計されているとのこと。現状SOTAのモデル（BigBirdやFiD）でも全く人間に及ばない性能しか出せないとのことで難しいデータセットになっている。
- リポジトリはhttps://github.com/wenhuchen/Time-Sensitive-QAとのことだが、現時点では404
- QA Dataset Explosion: A Taxonomy of NLP Resources for Question Answering and Reading Comprehension [41.6]
我々は、現在のリソースの様々なフォーマットとドメインの概要を述べ、将来の作業における現在の隙間を強調します。 また、英語に対する過剰な焦点付けの影響についても論じ、他の言語や多言語リソースに対する現在のモノリンガルリソースについて調査する。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jul 2021 10:09:13 GMT)- 引用数295という大規模なQAデータセットの調査結果。問題の構成、ドメイン、言語など様々な側面でデータセットを分類しており非常に参考になる。モノリンガルなリソースだと、日本語データセットは4番目（1位は英語、2位は中国語、3位はロシア語）に多いとのこと。
- Conversational Question Answering: A Survey [18.4]
本調査は,会話質問回答(CQA)の最先端研究動向を包括的に概観する試みである。 この結果から,会話型AIの分野をさまざまな観点から活性化する1ターンから多ターンQAへの傾向が示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Jun 2021 01:06:34 GMT)- 会話関連の質問回答タスクのサーベイ。46ページと広範にわたるものであり、カテゴライズなども参考になる。
- A Survey on Complex Knowledge Base Question Answering: Methods, Challenges and Solutions [41.7]
知識ベース質問応答(KBQA)は、知識ベース(KB)に関する質問に答えることを目的としている。 複雑なKBQAの典型的な課題と解決策を精巧に要約する。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 25 May 2021 03:45:30 GMT)- 知識ベースを用いたQuestion Answeringタスクのおける意味解析、情報検索などのアプローチを中心としたサーベイ。カテゴリ分けなど参考になる。
- Pretrained Language Models for Text Generation: A Survey [46.0]
本稿では、テキスト生成のための事前学習言語モデル(PLM)のトピックにおいて達成された大きな進歩について概説する。 我々は、既存のPLMを異なる入力データに適応させ、生成したテキストの特別な特性を満たす方法について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 25 May 2021 01:19:47 GMT)- 事前学習モデルをテキスト生成に使うという研究のサーベイ。この分野を概観するのによい資料。実用にはControllable Generationは非常に重要だと思うのだが道半ばという印象。
- QAConv: Question Answering on Informative Conversations [85.3]
本稿では,会話を知識源として利用するQAデータセットであるQAConvを紹介する。 ビジネスメールやパネルディスカッション,作業チャネルなど,情報的な会話に重点を置いています。 合計で、スパンベース、フリーフォーム、および回答不能な質問を含む34,204のQAペアを収集します。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 14 May 2021 15:53:05 GMT)