質問なし読解事例に対するBERTの回答可能性に着目した機械読解難易度分析

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タイトル別名
  • Analyzing Difficulty of Machine Comprehension focusing on Examples Answerable by BERT without Question

抄録

<p>本論文では，機械読解データセットSQuAD1.1およびBERTによる機械読解モデルを対象として，質問応答事例を難易度別に「回答容易」・「回答困難」の二つのクラスに分類する手順を示し，このクラス分類法の有用性について論じる．具体的には，本論文では，機械読解タスクに対してfine-tuning済みのBERT機械読解モデルに対して，コンテキストのみを与え，質問を与えない場合においても回答を正答できる事例を「回答容易」クラスとするアプローチを提案する．この方法をSQuAD1.1訓練事例約85,000事例に対する10分割交差検定において適用することにより，「回答容易」クラス約12,500事例と「回答困難」クラス約75,000事例に分割した．さらに，「回答容易」クラス約12,500事例を訓練事例として訓練したBERT機械読解モデルの性能が，同数の「回答困難」クラス事例を訓練事例として訓練したBERT機械読解モデルの性能を下回ることを示す．</p>

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390566775142611200
  • NII論文ID
    130007856637
  • DOI
    10.11517/pjsai.jsai2020.0_1e5gs903
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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