Original title: Vícejazyčný systém pro odpovídání na otázky nad otevřenou doménou
Translated title: Multilingual Open-Domain Question Answering
Authors: Slávka, Michal ; Dočekal, Martin (referee) ; Fajčík, Martin (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2021
Language: eng
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [eng] [cze]
Táto práca sa zaoberá automatickým viacjazyčným zodpovedaním na otázky v otvorenej doméne. V tejto práci sú navrhnuté prístupy k tejto málo prebádanej doméne. Konkrétne skúma, či: (i) použitie prekladu z angličtiny je dostačujúce, (ii) multilinguálne systémy vedia využiť preklad otázky do iných jazykov (iii) alebo je výhodnejšie nepoužívať žiaden preklad. Porovnávam použitie anglického systému založeného na modeli T5, ktorý využíva strojový preklad s natívne viacjazyčnými systémami založenými na viacjazyčnom modeli MT5. Anglický systém so strojovým prekladom mierne prekonáva svoje jednojazyčné náprotivky vo viacerých úlohách. Napriek tomu, že tento model bol natrénovaný na väčšom množstve dát zlepšenie nie je dostatočne signifikantné. To ukazuje, že použitie natívne viacjazyčných systémov je sľubným prístupom pre budúci výskum. Tiež prezentujem metódu získavania dokumentov v rôznych jazykoch pomocou algoritmu BM25 a porovnávam ju s anglickým retrievalom. Používanie viacjazyčných dôkazov sa javí ako prospešné a zlepšuje výkonnosť systému systémov. This thesis explores automatic Multilingual Open-Domain Question Answering. In this work are proposed approaches to this less explored research area. More precisely, this work examines if: (i) utilization of an English system is sufficient, (ii) multilingual models can benefit from a translated question into other languages (iii) or avoiding translation is a better choice. English system based on the T5 model that uses a machine translation is compared to natively multilingual systems based on the multilingual MT5 model. The English system with machine translation only slightly outperforms its monolingual counterparts in multiple tasks. Compared to multilingual models, the English system was trained on a much larger dataset, but the results were comparable. This shows that the use of natively multilingual systems is a promising approach for future research. I also present a method of retrieving multilingual evidence using the BM25 ranking algorithm and compare it with English retrieval. The use of multilingual evidence seems to be beneficial and improves the performance of the systems.
Keywords: Automatické Odpovedanie na Otázky; BM25; Spracovanie Prirodzeného jazyka; Transformers Reference; Získavanie Informácií; BM25; Information Retrieval; Multilingual; Natural Language Processing; Question Answering; Transformers

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/200123

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-568447


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Master’s theses