Kernekoncepter
計画に基づいたモデルは、生成された文章に対する引用の正確性を向上させる。
Resumé
本論文では、長文質問応答のタスクにおいて、引用付き文章生成を行うモデルを提案している。
従来のシーケンス・ツー・シーケンスモデルに加え、中間表現としてブループリントを利用するモデルを検討した。
ブループリントは質問の系列として定義され、生成される文章の内容と構造を決定する。
2種類のブループリントモデルを提案した:
抽象的ブループリントモデル: 質問を生成する
抽出的ブループリントモデル: 入力からの質問をコピーする
実験の結果、ブループリントモデルは引用の正確性を向上させ、特に抽出的ブループリントモデルが優れた性能を示した。
また、ブループリントモデルは入力との整合性も高く、生成された文章の信頼性が向上することが分かった。
提案手法は、異なるドメインのデータセットでも良好な性能を発揮し、引用付き文章生成の汎用性が高いことが示された。
Statistik
長文質問応答タスクでは、ブループリントモデルが生成した引用は、従来のパイプラインモデルよりも正確であった。
抽出的ブループリントモデルでは、97.97%の質問が入力パッセージから答えられることが分かった。
Citater
"計画に基づいたモデルは、生成された文章に対する引用の正確性を向上させる。"
"ブループリントモデルは入力との整合性も高く、生成された文章の信頼性が向上することが分かった。"