大規模テキストと要約からQnAデータセットを構築：回答マッチングにおける偽陰性への対処 – 検証の回避策が必要！

この投稿は、QnAデータセットの作成における共通の課題、つまり、特に大規模なデータセットを扱う場合に、自動生成された質問応答ペアの精度を検証することに焦点を当てています。著者の要約で一致する回答を見つけるために埋め込みに対するコサイン類似度を使用する方法は、しばしば偽陰性につながります。根本的な問題は、意味的類似性メトリックのみに依存することの限界にあり、言語のニュアンスや正しい回答に必要な特定のコンテキストを捉えられない可能性があります。データセットの品質、ひいてはQnAシステムのパフォーマンスを確保するためには、自動または半自動の検証方法が必要です。この投稿は効果的に問題を提起し、潜在的な解決策についてコミュニティからの意見を求めています。

• •QnAデータセットの検証は、システムパフォーマンスにとって非常に重要です。
• •コサイン類似度だけでは、正確な回答マッチングには不十分です。
• •大規模なデータセットには、自動または半自動の検証方法が必要です。