この論文では、表検索の問題を拡張し、単一の関連表を見つけるだけでなく、複数の関連表を見つけ、それらを適切に結合することが重要であることを示している。
従来の表検索手法は、質問に関連する単一の表を見つけるか、質問の分解や書き換えによって複数の表を見つけるアプローチを取っていた。しかし、これらのアプローチでは不十分であり、多くの質問には複数の表を結合する必要があるが、その結合関係は質問から直接判断できない。
そこで本論文では、クエリと表の関連性だけでなく、表間の結合関係も考慮した再ランキング手法を提案している。具体的には、表とクエリの関連性を表す粗い関連スコアと細かい関連スコア、および表間の結合可能性を表すスコアを組み合わせた最適化問題を解くことで、最適な表セットを選択する。
実験の結果、提案手法は従来手法に比べて表検索性能を最大9.3%、エンドツーエンドの質問応答性能を最大5.4%改善できることを示している。
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by Peter Baile ... às arxiv.org 04-16-2024
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