A Benchmark Suite of Japanese Natural Questions

高性能かつ頑健な言語処理モデルを構築するために,多様な質問応答 (QA) データセットにおける訓練,評価,分析が重要である.しかし,多様な QA データセットが存在する言語は英語だけであり,他の言語では少数の QA データセットしか存在しない.我々は,少数の基本的な QA データセットしか存在しない日本語を対象とし,人間の情報欲求から自然に発生する質問からなる Natural Questions (NQ) の日本語版を構築する.自然な質問を収集するために検索エンジンのクエリログを用い,アノテーションのコストを低減するためにクラウドソーシングを用いて,Japanese Natural Questions (JNQ) を構築した.また,NQ の派生で yes/no 質問からなる BoolQ の日本語版 Japanese BoolQ (JBoolQ) を構築した.どちらのデータセットを構築する際においても,より良いデータセットを得るために,オリジナルの NQ もしくは BoolQ のデータセット仕様を再定義した.JNQ は 16,641 質問文,JBoolQ は 6,467 質問文からなる.さらに,JNQ から 3 つのタスク,JBoolQ から一つのタスクを定義し,それぞれのベースラインモデルを作成し評価した.これらのデータセットにより,日本語における QA モデルや言語処理モデルの研究が促進されることが期待される.

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Publication Details

Journal
Journal of Natural Language Processing
Published
2025-01-01
DOI
https://doi.org/10.5715/jnlp.32.497
Primary Topic
Natural Language Processing Techniques
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.00
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article

A Benchmark Suite of Japanese Natural Questions

Satoshi Fukuda, Daisuke Kawahara, Takuya Uematsu, Tomohide Shibata et al.
Journal of Natural Language Processing
Natural Language Processing Techniques
article

A Benchmark Suite of Japanese Natural Questions

Satoshi Fukuda, Daisuke Kawahara, Takuya Uematsu, Tomohide Shibata, Hao Wang
article en

Abstract

高性能かつ頑健な言語処理モデルを構築するために,多様な質問応答 (QA) データセットにおける訓練,評価,分析が重要である.しかし,多様な QA データセットが存在する言語は英語だけであり,他の言語では少数の QA データセットしか存在しない.我々は,少数の基本的な QA データセットしか存在しない日本語を対象とし,人間の情報欲求から自然に発生する質問からなる Natural Questions (NQ) の日本語版を構築する.自然な質問を収集するために検索エンジンのクエリログを用い,アノテーションのコストを低減するためにクラウドソーシングを用いて,Japanese Natural Questions (JNQ) を構築した.また,NQ の派生で yes/no 質問からなる BoolQ の日本語版 Japanese BoolQ (JBoolQ) を構築した.どちらのデータセットを構築する際においても,より良いデータセットを得るために,オリジナルの NQ もしくは BoolQ のデータセット仕様を再定義した.JNQ は 16,641 質問文,JBoolQ は 6,467 質問文からなる.さらに,JNQ から 3 つのタスク,JBoolQ から一つのタスクを定義し,それぞれのベースラインモデルを作成し評価した.これらのデータセットにより,日本語における QA モデルや言語処理モデルの研究が促進されることが期待される.

Journal of Natural Language ProcessingVol. 32(2)
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