CNN for Text-Based Multiple Choice Question Answering

[ymym3412]

0. 論文

CNN for Text-Based Multiple Choice Question Answering Akshay Chaturvedi† Onkar Pandit, Utpal Garain†

1. どんなもの？

CNNを使って選択肢にスコアリングを行ってQAを解くモデル

2. 先行研究と比べてどこがすごい？

質問と回答候補のタプルに対してスコアリングを行う

3. 技術や手法のキモはどこ？

QAタスクについて、質問と回答候補のタプルペアに対してCNNで特徴抽出をしてスコアリングを行うことで、1つ1つの回答候補を個別にスコアリングでき似たような回答候補が並んでいる場合に有効である。 また質問に対して選択できない回答候補を取り除く工夫もなされている。

4. どうやって有効だと検証した？

TQAとSciQAデータセットで検証。Bi-GRUモデルより高いAccuracy

5. 議論はある？

質問と候補の単純なマッチングを取るだけなので、計算をして回答するといった複雑なQAには対応できない

6. 次に読むべき論文は？

[1707.06209] Crowdsourcing Multiple Choice Science Questions Johannes Welbl, Nelson F. Liu, Matt Gardner