多段階質問応答にグラフ構造は必要か？

最近、テキストをグラフ構造としてモデル化し、それに対処するためにグラフニューラルネットワークを導入することが、多くのNLP研究分野でのトレンドとなっています。本論文では、グラフ構造が多段階質問応答に必要かどうかを調査します。私たちの分析はHotpotQAに焦点を当てています。適切な事前学習モデルを使用することで、グラフ構造が多段階質問応答に必要ではないことを示すために、強力なベースラインモデルを構築します。グラフ構造と隣接行列の両方はタスク関連の事前知識であることを指摘し、グラフアテンションは自己注意の特別なケースとして考えられます。実験と視覚化された分析は、グラフアテンションまたは全体のグラフ構造が自己注意やTransformerに置き換え可能であることを示しています。