プライバシーポリシーに関する質問応答のための検索強化データ強化【JST・京大機械翻訳】

Parvez Md Rizwan; Chi Jianfeng; Ahmad Wasi Uddin; Tian Yuan; Chang Kai-Wei

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202205087937793 整理番号：22P0334240

プライバシーポリシーに関する質問応答のための検索強化データ強化【JST・京大機械翻訳】

Retrieval Enhanced Data Augmentation for Question Answering on Privacy Policies

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発行年： 2022年04月19日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年04月22日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

プライバシー政策における以前の研究は,ユーザクエリーを与えられたポリシー文書から,最も関連するテキストセグメントまたは文章のリストを識別するため,質問回答(QA)タスクをフレームする。既存のラベル付きデータセットは,この領域におけるQA性能を制限する,非常に不均衡(ほんのわずかな関連セグメント)である。本論文では,ラベル無しポリシー文書から関連テキストセグメントを捕捉し,訓練集合におけるポジティブ例を拡張する,アンサンブル検索者モデルに基づいたデータ増強フレームワークを開発した。さらに,拡張データの多様性と品質を改善するために,複数の事前訓練言語モデル(LM)を活用し,雑音低減フィルタモデルと共にそれらをカスケードした。PrivacyQAベンチマークに関する著者らの拡張データを用いて,著者らは大きなマージン(10%F1)によって既存のベースラインを上げて,50%の新しい最先端のF1スコアを達成した。著者らのアブレーション研究は,著者らのアプローチの有効性への更なる洞察を提供する。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

検索技術 , 人工知能

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