Analizzando i dataset per il Question Answering

In questo articolo, diamo un'occhiata a diversi dataset utilizzati per la nostra ricerca. Le informazioni includono dettagli come il numero di campioni, il numero di domande e suggerimenti forniti in ogni dataset.

#Dettagli del Dataset

Abbiamo esaminato tre dataset principali: TriviaQA, NQ e WebQ. Ecco i dettagli riguardanti i dataset.

#Distribuzione dei Tipi di Domande

La distribuzione dei tipi di domande nei dataset è fondamentale per il nostro studio.

#Metriche Utilizzate

In questa sezione, discutiamo delle metriche usate per valutare i metodi nella nostra ricerca. La libreria scikit-learn ci ha aiutato a calcolare queste metriche.

#Accuratezza (ACC)

Questa metrica controlla se le risposte date dal modello sono corrette.

#Corrispondenza Esatta (EM)

Questo misura se il passaggio recuperato o generato include la risposta corretta esattamente come appare.

#Precisione (PR)

Questo mostra quante parole nel passaggio sono anche presenti nella risposta corretta.

#Richiamo (RC)

Questo calcola il numero di parole dalla risposta corretta incluse nel passaggio recuperato.

#F1-measure (F1)

Questo è un equilibrio tra precisione e richiamo.

#Contiene (CON)

Questa metrica verifica se il passaggio recuperato ha l'intera risposta corretta.

#BERTScore (BERT)

Questa metrica controlla quanto siano simili le parole nel passaggio recuperato rispetto alla risposta usando word embeddings da BERT.

#Risultati Sperimentali

In questa sezione, presentiamo risultati dei nostri esperimenti in vari scenari. Esaminiamo come diverse condizioni e fattori influenzano i risultati.

Il numero di suggerimenti fornisce contesto, mentre la colonna di ranking elenca i metodi per il reranking di questi suggerimenti.

#Risultati per il Dataset TriviaQA

Nei nostri esperimenti, abbiamo analizzato i risultati dell’uso di T5-3b come lettore. Abbiamo applicato strategie di zero-shot e few-shot sul dataset TriviaQA.

Ecco i risultati basati su diversi metodi di ranking e quantità di suggerimenti.

#Risultati del Dataset NQ

Simile al dataset precedente, forniamo risultati per il dataset NQ usando T5-3b in condizioni di zero-shot e few-shot.

#Risultati del Dataset WebQ

Infine, presentiamo risultati per il dataset WebQ nelle stesse condizioni.

#Prestazioni di T5-3b e LLaMA-7b

Abbiamo anche esaminato le prestazioni di T5-3b e LLaMA-7b in vari scenari usando diversi metodi di suggerimento.

#Casi Studio

In questa sezione, mostriamo vari casi studio che dimostrano i prompt che abbiamo scelto, insieme ad esempi dai nostri esperimenti.

#Domande e Risposte Esempio

Ecco alcune domande esempio dai dataset, insieme a come i modelli hanno risposto:

#Suggerimenti Generati

I nostri casi studio illustrano come sono stati generati i suggerimenti per varie domande. Ogni suggerimento forniva contesto per aiutare i modelli a trovare le risposte corrette.

#Conclusione

In questo articolo, abbiamo esplorato vari dataset utilizzati per la nostra ricerca, concentrandoci sui loro dettagli, le metriche utilizzate per la valutazione, i risultati sperimentali e i casi studio che illustrano l'applicazione pratica dei nostri metodi. L'obiettivo è contribuire alla comprensione di come diversi modelli si comportano nell'rispondere a domande con l'aiuto di suggerimenti contestuali.