WikiEdge:ArXiv-2402.10812
本文的基本信息如下：
- 標題：Exploring Hybrid Question Answering via Program-based Prompting
- 中文標題：探索基於程序的混合問答
- 發佈日期：2024-02-16 16:35:41+00:00
- 作者：Qi Shi, Han Cui, Haofeng Wang, Qingfu Zhu, Wanxiang Che, Ting Liu
- 分類：cs.CL
- 原文連結：http://arxiv.org/abs/2402.10812
摘要：在異構數據上進行問答需要對多種數據源進行推理，這由於信息的大規模和異構數據的有機耦合而變得具有挑戰性。為了解決這些挑戰，已經提出了各種方法。一種方法涉及訓練專門的檢索器以選擇相關信息，從而減少輸入長度。另一種方法是將多種數據模態轉換為單一模態，簡化任務難度並實現更直接的處理。在本文中，我們提出了HProPro，一種用於混合問答任務的新穎基於程序的提示框架。HProPro遵循代碼生成和執行範式。此外，HProPro集成了多種功能以應對混合推理場景。具體而言，HProPro包含函數聲明和函數實現，以便在來自各種來源和模態的數據上進行混合信息檢索，這使得在不訓練專門的檢索器或進行模態轉換的情況下進行推理成為可能。在兩個典型的混合問答基準HybridQA和MultiModalQA上的實驗結果表明，HProPro的有效性：它超越了所有基線系統，並在兩個數據集的少量樣本設置中達到了最佳性能。
章節摘要
這篇論文提出了一種新穎的基於程序的提示框架HPROPRO，用於解決混合型問題回答（Hybrid Question Answering，HQA）任務。HQA任務要求對異構數據源進行推理，這在信息量龐大和數據源多樣性的情況下尤為具有挑戰性。HPROPRO框架遵循代碼生成和執行範式，並整合了多種功能以應對混合推理場景。具體來說，HPROPRO包含函數聲明和函數實現兩個關鍵組件，以支持對來自不同來源和模態的數據進行混合信息檢索，從而在無需訓練專門的檢索器或執行模態轉換的情況下進行推理。在HybridQA和MultiModalQA兩個典型的混合問題回答基準數據集上的實驗結果顯示，HPROPRO的有效性：在兩個數據集的少樣本設置下均超越了所有基線系統，並在MultiModalQA的所有設置下達到了最佳性能。
- 引言：介紹了問題回答系統在處理現實世界中多樣化格式和多源數據方面面臨的挑戰，並指出了現有方法的局限性，提出了HPROPRO框架的必要性。
- HPROPRO框架：詳細闡述了HPROPRO的工作原理，包括任務公式化、函數聲明、函數實現、函數實例化、代碼細化和查詢簡化等關鍵技術。
- 實驗：在HybridQA和MultiModalQA數據集上對HPROPRO進行了評估，並通過與多種有監督和無監督的基線方法比較，展示了HPROPRO的優勢。
- 主要結果：分析了HPROPRO在HybridQA和MultiModalQA數據集上的表現，並與現有技術進行了對比，證明了HPROPRO在無需領域特定微調的情況下的有效性。
- 消融研究：探討了HPROPRO中關鍵組件，如「check」函數和查詢簡化，對整體性能的影響。
- 錯誤分析：對HPROPRO在驗證集上出現的錯誤類型進行了分類和分析，指出了未來研究的方向。
- 相關工作：回顧了混合問題回答和基於程序的提示策略的相關研究，並將HPROPRO與現有工作進行了對比。
- 結論：總結了HPROPRO的主要貢獻，並討論了未來的研究方向和論文的局限性。
研究背景
這篇文獻的背景主要集中在以下幾個方面：
- 異構數據源上的問答系統（Hybrid Question Answering, HQA）的挑戰：
- 現有方法的局限性：
- 程序化提示（Program-based Prompting）的潛力：
- 利用程序來闡明推理過程，可以作為一種優勢解決方案，尤其是在大型語言模型（LLMs）時代，因為LLMs是優秀的程序生成器。
- 通過將各種功能整合到程序中，可以使得信息檢索跨越不同的數據源和模態，而無需事先將不同模態的數據轉換為單一模態。
綜上所述，這篇文獻的背景強調了在HQA任務中對能夠處理異構數據的新型解決方案的需求，以及現有方法在靈活性和泛化能力方面的不足。作者提出了HPROPRO框架，旨在通過程序化提示和執行來提高問答系統在異構數據源上的表現。
問題與動機
作者面對的領域研究問題包括：
- * 異構數據上的問答（Hybrid Question Answering，HQA）任務的挑戰：現實世界的數據通常以多種格式存在，並且來源於多個源頭，這要求模型能夠同時理解多種數據類型，並且在這些數據之間進行混合推理。
- * 大規模信息和異構數據源的有機耦合問題：在處理大規模異構數據時，需要模型具備從不同數據源中檢索相關信息並進行有效推理的能力。
- * 現有方法對數據分佈的高度依賴問題：許多現有方法在特定數據集上表現出色，但在處理更複雜數據時的適用性有限，且這些方法往往需要將不同模態的數據轉換為單一模態，這可能導致信息丟失。
研究方法
這篇文獻的工作部分詳細介紹了如何開發和評估提出的HPROPRO框架，這是一種基於程序的提示框架，用於混合型問題回答（HQA）任務。以下是這部分的主要內容：
- 問題回答系統（Question Answering Systems）：
- 討論了問題回答系統在處理來自多個源和格式的現實世界數據時面臨的挑戰，以及如何通過混合問題回答（HQA）任務來解決這些挑戰。
- HPROPRO框架（HPROPRO Framework）：
- 提出了HPROPRO，這是一種新穎的基於程序的提示框架，用於處理混合問題回答任務。該框架遵循代碼生成和執行的範式，併集成了多種功能來處理混合推理場景。
- 功能聲明與實現（Function Declaration and Implementation）：
- 在代碼生成階段，HPROPRO定義了函數名稱和形式參數，這些聲明的函數作為提示用於生成代碼。在執行階段，HPROPRO實現了聲明的函數，以便直接執行生成的代碼。
- 代碼細化（Code Refinement）：
- 通過重新調用大型語言模型（LLMs）並結合錯誤代碼和跟蹤信息來生成新代碼，從而對生成的代碼進行細化，以解決執行過程中遇到的問題。
- 查詢簡化（Query Simplification）：
- 為了減輕代碼生成過程的負擔，通過簡化問題並在問題與表格單元格之間建立聯繫，從而在進行代碼生成之前簡化查詢。
研究結論
根據提供的文獻內容，這篇論文的主要結論可以概括如下：
- 提出了HPROPRO框架：作者提出了一個名為HPROPRO的新型程序化提示框架，用於處理混合型問題回答任務。該框架不依賴於特定領域的檢索器和模態轉換，而是通過集成各種功能來與異構數據進行交互。
- 無需領域特定檢索器和模態轉換：HPROPRO通過定義函數聲明和實現，使得大型語言模型（LLMs）能夠直接從不同來源和模態的數據中提取信息，避免了將不同模態的數據預先轉換為單一模態的需求。
- 實驗驗證了HPROPRO的有效性：在HybridQA和MultiModalQA兩個典型的混合問題回答基準數據集上的實驗結果顯示，HPROPRO在少量樣本設置下取得了最佳性能。
- 未來工作展望：作者希望在未來的工作中進一步利用LLMs的編碼能力，允許模型根據不同場景判斷和自我創建更多定製化的功能。
- 局限性：論文指出HPROPRO的性能依賴於所選擇的LLMs的能力，模型更新和伺服器狀態可能會影響實驗結果。此外，現有的基準測試僅關注包含表格、段落和圖像的異構數據，未來期望探索包括知識圖譜和圖表在內的更多類型的數據。
術語表
這篇文章的術語表如下：
- Hybrid Question Answering（HQA）：混合問題回答（Hybrid Question Answering）任務要求模型能夠理解並推理表格、文本和圖像等多種數據源，以回答跨領域的問題。
- Program-based Prompting（程序化提示）：程序化提示是一種利用程序代碼生成和執行的方法，通過在提示中集成自定義函數來處理混合推理場景。
- Function Declaration（函數聲明）：在代碼生成階段，定義函數名稱和形式參數，這些聲明的函數作為提示用於生成代碼。
- Function Implementation（函數實現）：實現聲明的函數，使代碼能夠被現成的解釋器執行，與數據源進行交互。
- Code Refinement（代碼優化）：代碼優化是通過重新調用大型語言模型並結合錯誤代碼和追蹤信息來生成新代碼的過程。
- Query Simplification（查詢簡化）：查詢簡化是通過簡化問題並建立問題與表格單元格之間的聯繫，以減輕代碼生成過程的負擔。
- Exact Match（精確匹配）：精確匹配是評估模型輸出與標準答案完全一致性的指標。
- F1 Score（F1 分數）：F1 分數是精確匹配和召回率的調和平均，用於評估模型輸出與標準答案的一致性。
- Large Language Models（大型語言模型）：大型語言模型是指具有大量參數的深度學習模型，能夠生成和理解自然語言文本。
- Information Extraction（信息抽取）：信息抽取是從非結構化文本中識別出結構化信息的過程，如從文本中提取特定實體或事實。