Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering

[icoxfog417]

一言でいうと

オープンドメインのQAで必要な回答が含まれていそうな文書(Passage)の抽出について、既存のTF-IDFやBM25よりベクトル特徴の内積を使用した抽出の方が1~2割精度が改善するという研究結果。Q、Aは別個のBERTでEncodeされ、実行時は FAISSで近傍ベクトルを抽出する。

論文リンク

https://arxiv.org/abs/2004.04906

著者/所属機関

Vladimir Karpukhin, Barlas Oğuz, Sewon Min, Patrick Lewis, Ledell Wu, Sergey Edunov, Danqi Chen, Wen-tau Yih

• Facebook AI
• University of Washington
• Princeton University

投稿日付(yyyy/MM/dd)

2020/4/10

概要

新規性・差分

手法

結果

コメント

[icoxfog417]

AIクイズ王で1位を取った手法で使用された

https://qiita.com/z-lai/items/e547cd2a88a9b7f8e0b6