Analyse von Frage-Antwort-Datensätzen

In diesem Artikel schauen wir uns verschiedene Datensätze an, die wir für unsere Forschung genutzt haben. Die Infos beinhalten Details wie die Anzahl der Proben, die Anzahl der Fragen und die bereitgestellten Hinweise in jedem Datensatz.

#Datensatzdetails

Wir haben drei Hauptdatensätze untersucht: TriviaQA, NQ und WebQ. Hier sind die Details zu den Datensätzen.

#Verteilung der Fragetypen

Die Verteilung der Fragetypen in den Datensätzen ist auch wichtig für unsere Studie.

#Verwendete Metriken

In diesem Abschnitt reden wir über die Metriken, die wir zur Bewertung der Methoden in unserer Forschung verwendet haben. Die scikit-learn Bibliothek hat uns geholfen, diese Metriken zu berechnen.

#Genauigkeit (ACC)

Diese Metrik prüft, ob die vom Modell gegebenen Antworten korrekt sind.

#Exakte Übereinstimmung (EM)

Das misst, ob der abgerufene oder generierte Text die richtige Antwort genau so enthält, wie sie erscheint.

#Präzision (PR)

Das zeigt, wie viele Wörter im Text auch in der richtigen Antwort zu finden sind.

#Rückruf (RC)

Das berechnet die Anzahl der Wörter aus der richtigen Antwort, die im abgerufenen Text enthalten sind.

#F1-Mass (F1)

Das ist eine Balance zwischen Präzision und Rückruf.

#Enthält (CON)

Diese Metrik prüft, ob der abgerufene Text die gesamte richtige Antwort hat.

#BERTScore (BERT)

Diese Metrik prüft, wie ähnlich die Wörter im abgerufenen Text der Antwort sind, indem sie Wort-Embeddings von BERT nutzt.

#Experimentelle Ergebnisse

In diesem Abschnitt präsentieren wir Ergebnisse von unseren Experimenten in verschiedenen Szenarien. Wir untersuchen, wie verschiedene Bedingungen und Faktoren die Ergebnisse beeinflussen.

Die Anzahl der Hinweise gibt Kontext, während die Rangspalte Methoden zum Neu-Rangieren dieser Hinweise auflistet.

#Ergebnisse für den TriviaQA-Datensatz

In unseren Experimenten haben wir die Ergebnisse mit T5-3b als Leser analysiert. Wir haben sowohl Zero-Shot- als auch Few-Shot-Lernstrategien auf den TriviaQA-Datensatz angewendet.

Hier sind die Ergebnisse basierend auf verschiedenen Rangmethoden und Hinweismengen.

#Ergebnisse des NQ-Datensatzes

Ähnlich wie beim vorherigen Datensatz, zeigen wir Ergebnisse für den NQ-Datensatz mit T5-3b unter Zero-Shot- und Few-Shot-Bedingungen.

#Ergebnisse des WebQ-Datensatzes

Zuletzt zeigen wir Ergebnisse für den WebQ-Datensatz unter denselben Bedingungen.

#Leistung von T5-3b und LLaMA-7b

Wir haben auch die Leistung von T5-3b und LLaMA-7b in verschiedenen Szenarien mit unterschiedlichen Hinweis-Methoden untersucht.

#Fallstudien

In diesem Abschnitt zeigen wir mehrere Fallstudien, die die gewählten Aufforderungen und Beispiele aus unseren Experimenten veranschaulichen.

#Beispiel Fragen und Antworten

Hier sind einige Beispiel Fragen aus den Datensätzen, zusammen mit den Antworten der Modelle:

#Generierte Hinweise

Unsere Fallstudien zeigen, wie Hinweise für verschiedene Fragen generiert wurden. Jeder Hinweis gab Kontext, um den Modellen zu helfen, die richtigen Antworten zu finden.

#Fazit

In diesem Artikel haben wir verschiedene Datensätze untersucht, die für unsere Forschung verwendet wurden, und uns auf deren Details, die verwendeten Metriken zur Bewertung, experimentelle Ergebnisse und Fallstudien konzentriert, die die praktische Anwendung unserer Methoden veranschaulichen. Das Ziel ist es, das Verständnis darüber zu verbessern, wie verschiedene Modelle bei der Beantwortung von Fragen mit Hilfe von kontextuellen Hinweisen abschneiden.