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이 논문은 텍스트와 테이블의 정보를 요구하는 개방형 도메인 질문에 대한 다중 호흡 답변을 생성하기 위한 새로운 아키텍처를 제안하며, 검증 및 학습을 위해 Open Table-and-Text Question Answering 데이터셋을 사용합니다. 이 설정에서 답변을 생성하는 가장 일반적인 방법 중 하나는 선택된 데이터 조각이 다음 조각을 검색하는 데 도움이 되는 순차적으로 정보를 검색하는 것입니다. 서로 다른 모델들이 이 순차적 정보 검색에 호출될 때 각각 다른 행동을 보일 수 있으므로 각 단계에서 모델을 선택하는 것이 도전 과제가 됩니다. 우리의 아키텍처는 최종적으로 원하는 답변이 생성될 때까지 서로 다른 최첨단 도구들 사이에서 순차적으로 선택하기 위해 강화 학습을 사용합니다. 이 시스템은 문헌에서 반복적인 시스템과 비교될 수 있는 19.03의 F1 점수를 달성했습니다.
José et al. (Fri,)는 이 질문을 연구했습니다.