AfriQA: Cross-lingual Open-Retrieval Question Answering for African Languages

解决问题：本篇论文旨在解决非洲语言中信息匮乏的问题，提出了一种跨语言开放检索问答系统（XOR QA），通过从其他语言中检索答案内容来为用户提供服务。同时，本文提出了AfriQA数据集，该数据集是首个专注于非洲语言的跨语言QA数据集，包含10种非洲语言的12,000多个XOR QA示例。相比之前的数据集，AfriQA关注的是跨语言答案内容是唯一高覆盖范围的语言，这使得非洲语言成为XOR QA的最重要和现实的使用案例。

关键思路：本文提出了一种跨语言开放检索问答系统（XOR QA），通过从其他语言中检索答案内容来为用户提供服务。同时，本文提出了AfriQA数据集，该数据集是首个专注于非洲语言的跨语言QA数据集，相比之前的数据集，AfriQA关注的是跨语言答案内容是唯一高覆盖范围的语言。本文还探究了自动翻译和多语言检索方法的性能，并证明了AfriQA对于最先进的QA模型来说是具有挑战性的。

其他亮点：本文提出的AfriQA数据集是首个专注于非洲语言的跨语言QA数据集，对于非洲语言的信息匮乏问题提供了新的解决方案。本文还探究了自动翻译和多语言检索方法的性能，提醒我们在实际应用中需要注意这些问题。该数据集已经开源，可供研究者使用。未来，该数据集可以为更公平的QA技术的发展提供帮助。

关于作者：本文的作者来自多个机构，包括谷歌、卡内基梅隆大学、约翰霍普金斯大学等。其中，Sebastian Ruder是自然语言处理领域的知名学者，曾发表过《A Survey of Cross-lingual Word Embedding Models》等多篇高影响力论文。Akari Asai是谷歌研究员，主要研究方向为自然语言处理和机器学习。

相关研究：近期的相关研究包括《XGLUE: A New Benchmark Dataset for Cross-lingual Pre-training, Understanding and Generation》（Luyu Gao等，清华大学）、《Cross-lingual Language Model Pretraining》（Guillaume Lample等，Facebook AI Research）等。这些研究都关注了跨语言自然语言处理的问题，提出了新的解决方案。

论文摘要：AfriQA：面向非洲语言的跨语言开放检索问答系统。非洲语言的数字化内容较少，这使得问答系统难以满足用户的信息需求。跨语言开放检索问答（XOR QA）系统可以在为用户提供本地语言服务的同时从其他语言中检索答案内容，填补这一空缺。因此，我们创建了AfriQA，这是第一个专注于非洲语言的跨语言QA数据集。AfriQA包括10种非洲语言的12,000多个XOR QA示例。虽然以前的数据集主要关注跨语言QA增加目标语言覆盖范围的语言，但AfriQA专注于跨语言答案内容是唯一高覆盖范围的答案内容的语言。因此，我们认为非洲语言是XOR QA最重要和最现实的用例之一。我们的实验表明，自动翻译和多语言检索方法的性能较差。总的来说，AfriQA对于最先进的QA模型来说是具有挑战性的。我们希望该数据集能够促进更加公平的QA技术的发展。

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