Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
ACL読み会2024@名大 REANO: Optimising Retrieval-Augme...
Search
Takuma Matsubara
September 29, 2024
Science
0
43
ACL読み会2024@名大 REANO: Optimising Retrieval-Augmented Reader Models through Knowledge Graph Generation
Takuma Matsubara
September 29, 2024
Tweet
Share
Other Decks in Science
See All in Science
Mechanistic Interpretability の紹介
sohtakahashi
0
250
学術講演会中央大学学員会八王子支部
tagtag
0
210
統計的因果探索の方法
sshimizu2006
1
1.1k
Survival Under Fire: How to Stay Whole During Adversity
arthurdoler
PRO
0
140
作業領域内の障害物を回避可能なバイナリマニピュレータの設計 / Design of binary manipulator avoiding obstacles in workspace
konakalab
0
150
最新のAI技術を使った材料シミュレーションで材料研究現場に変革を
matlantis
0
740
AI科学の何が“哲学”の問題になるのか ~問いマッピングの試み~
rmaruy
1
2.1k
はじめての「相関と因果とエビデンス」入門:“動機づけられた推論” に抗うために
takehikoihayashi
16
6.7k
対外衝撃波療法_井野辺病院リハビリ部
naoyukihiro1
0
140
『データ可視化学入門』を PythonからRに翻訳した話
bob3bob3
1
470
Transformers are Universal in Context Learners
gpeyre
0
450
【人工衛星開発】能見研究室紹介動画
02hattori11sat03
0
130
Featured
See All Featured
Keith and Marios Guide to Fast Websites
keithpitt
408
22k
Gamification - CAS2011
davidbonilla
80
5k
Dealing with People You Can't Stand - Big Design 2015
cassininazir
364
22k
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
71
5.3k
The Psychology of Web Performance [Beyond Tellerrand 2023]
tammyeverts
38
2.1k
A Philosophy of Restraint
colly
202
16k
ParisWeb 2013: Learning to Love: Crash Course in Emotional UX Design
dotmariusz
109
6.9k
GitHub's CSS Performance
jonrohan
1030
450k
Save Time (by Creating Custom Rails Generators)
garrettdimon
PRO
25
640
How GitHub (no longer) Works
holman
310
140k
The Language of Interfaces
destraynor
154
24k
RailsConf 2023
tenderlove
28
830
Transcript
REANO: Optimising Retrieval-Augmented Reader Models through Knowledge Graph Generation Jinyuan
Fang, Zaiqiao Meng, Craig Macdonald University of Glasgow 読み⼿: 松原拓磨(豊⽥⼯⼤) 図表は論⽂,[1]より [1] Izacard et al., 2021. Leveraging Passage Retrieval with Generative Models for Open Domain Question Answering. EACL.
導⼊ • Open Domain Question Answering (ODQA) • ⼊⼒は質問,出⼒は回答 •
近年,Retrieval-Augmented Generation(RAG)が⾼い性能を発揮 ACL2024読み会@名⼤ 2 2024/9/30 Retrieval 外部知識 質問 Reader 回答 Passages
導⼊ • Open Domain Question Answering (ODQA) • ⼊⼒は質問,出⼒は回答 •
近年,Retrieval-Augmented Generation(RAG)が⾼い性能を発揮 ACL2024読み会@名⼤ 3 2024/9/30 Retrieval 外部知識 質問 Reader 回答 Passages Readerモデルに注⽬
問題提起と提案の概要 • 従来のReaderモデルではPassage間の依存を無視 ØPassegesからKGを構築することで,マルチホップな推論が可能 2024/9/30 ACL2024読み会@名⼤ 4 Fusion-in-Decoder (FiD) PassagesからKGを補完
情報が⾜りない
提案⼿法 Passageから補完したKGを活⽤したReaderモデルを提案 • KG Generator : 既存の知識にない情報を補完したKGを作成 • Answer Predictor
: 質問に関連するトリプルを選択し,回答 2024/9/30 ACL2024読み会@名⼤ 5
提案⼿法 Passageから補完したKGを活⽤したReaderモデルを提案 • KG Generator : 既存の知識にない情報を補完したKGを作成 • Answer Predictor
: 質問に関連するトリプルを選択し,回答 2024/9/30 ACL2024読み会@名⼤ 6
提案⼿法 Passageから補完したKGを活⽤したReaderモデルを提案 • KG Generator : 既存の知識にない情報を補完したKGを作成 • Answer Predictor
: 質問に関連するトリプルを選択し,回答 2024/9/30 ACL2024読み会@名⼤ 7
KG Generator 2024/9/30 ACL2024読み会@名⼤ 8 • 既存の知識にない情報を補完したKGを作成 • Intra-context RE(⽂脈内関係抽出)
• 関係抽出モデルDocuNetによりPassagesから関係トリプルを獲得 • Inter-context RE(⽂脈間関係抽出) • Wikidataから関係トリプルを獲得 • Graph Neural Network (GNN) • Entityの埋め込みを獲得
Answer Predictor 2024/9/30 ACL2024読み会@名⼤ 9 KGの埋め込み • 質問qに関連する関係トリプルを選択し,回答
実験 2024/9/30 ACL2024読み会@名⼤ 10 Multihop QA スコアはaccuracy(完全⼀致) • 5つのデータセットで評価 •
SoTA性能 • ベースラインモデル • 抽出型Reader • DPR • ⽣成型Reader • RAG-Seq, FiDO • KG強化型Reader • KG-FiD, OREOLM, GRAPE
Passagesを減らした時の影響 2024/9/30 ACL2024読み会@名⼤ 11 • nを減らしていくとnnとn50のスコアの差が開いていく • 50 passages由来の関係トリプルが有⽤な情報を提供 •
T5に⼊⼒するPassagesの減少が可能 NQ TQA n50 nn
Case Study 2024/9/30 ACL2024読み会@名⼤ 12 • 既存の知識にない関係トリプルを活⽤できている
まとめ • 既存の知識にない情報を獲得し,Passage間の依存を捉える 検索拡張Readerモデル(REANO)を提案 • Passagesから抽出した情報でKnowledge Graph (KG)を補完 • ベースラインよりも⾼い性能を発揮
• 様々な結果の解析 2024/9/30 ACL2024読み会@名⼤ 13
補⾜:KG Generator 2024/9/30 ACL2024読み会@名⼤ 14 パッセージのentityペアの埋め込み トリプルの関係の埋め込み entityの埋め込み 近傍ノードを考慮した埋め込み qに対するアテンション
• 質問に関連する関係トリプルの埋め込みを獲得 • REM (Relation Embedding Module): REのノイズを緩和 • GNN (Graph Neural Network): 質問qに関連するentityの埋め込み獲得
補⾜:学習の⼯夫 • KG generator (DocuNet)の学習 • REBELデータセットで遠距離教師あり学習 • Answer Predictor
(GNNとT5) の学習 • cq :全entityについて質問に関連する確率の分布 • cq *: 質問から答えのentityまでのパスにあるentityは関連する 2024/9/30 ACL2024読み会@名⼤ 15
補⾜:Ablation Study • w/o inter-context triples • Passage間の関係なし • w/o
intra-context triples • DocuNetなし • w/o REM • REのノイズを緩和しない • w/o GNN • マルチホップが⾒られない 2024/9/30 ACL2024読み会@名⼤ 16 • GNNの下り幅が⼤きい