Was ist das Beantworten von Fragen?

das Beantworten von Fragen (QA) ist ein Zweig der Informatik innerhalb der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und des Informationsabrufs, der sich der Entwicklung von Systemen widmet, die auf Fragen, die in natürlicher Sprache ausgedrückt werden, mit natürlicher Sprache antworten können. Diese Systeme ermitteln den Kontext hinter Fragen, extrahieren relevante Informationen aus großen Datenmengen und präsentieren sie dem Benutzer in einer übersichtlichen und lesbaren Form.

Systeme zum Beantworten von Fragen können danach kategorisiert werden, wie sie Antworten auf die Fragen des Benutzers generieren, welchen Wissensumfang sie besitzen und welche Arten von Fragen oder Modalitäten sie unterstützen.

Extraktive QA-Systeme arbeiten, indem sie Antworten direkt aus bereitgestellten Texten oder Datenquellen identifizieren und extrahieren. Sie verwenden Techniken wie Named Entity Recognition und Span Prediction, um bestimmte Textabschnitte zu finden, die eine bestimmte Frage beantworten.

Beispielsweise könnte ein extraktives QA-System aufgefordert werden, die Bevölkerungszahl eines Landes in einem Dokument genau zu bestimmen.

Im Gegensatz dazu synthetisieren generative QA-Systeme ihre eigenen Antworten, indem sie das während des Trainings erworbene Wissen nutzen. Diese Systeme beschränken sich nicht auf die wörtliche Extraktion von Informationen, sondern generieren kreative und differenzierte Antworten, die sich dabei oft auf große Sprachmodelle (LLMs) stützen.

Ein bekanntes Beispiel für generative QA ist GPT-3 oder ChatGPT von OpenAI, das auf generativer künstlicher Intelligenz (GenAI) basiert.

Eine weitere Möglichkeit zur Klassifizierung von QA-Systemen ist der Umfang des Wissens, in dem sie arbeiten. Open-Domain QA-Systeme sind so konzipiert, dass sie Fragen zu praktisch jedem Thema bearbeiten können.

Sie stützen sich auf umfangreiches Allgemeinwissen und nutzen Frameworks wie Ontologien, um Informationen effektiv abzurufen und zu organisieren. Diese Systeme eignen sich ideal für Anwendungen, die eine breite Vielseitigkeit erfordern, z. B. virtuelle Assistenten oder Suchmaschinen.

Closed-Domain QA-Systeme sind jedoch auf bestimmte Bereiche wie Medizin, Recht oder Technik spezialisiert. Sie nutzen ihr bereichsspezifisches Wissen für detaillierte und präzise Antworten, die auf ihr Fachgebiet zugeschnitten sind.

Zum Beispiel könnte ein medizinisches Closed-Domain QA-System Ärzte unterstützen, indem es diagnostische Fragen auf der Grundlage klinischer Daten beantwortet.

QA-Systeme können auch als Closed-Book- oder Open-Book-Systeme kategorisiert werden, je nachdem, wie sie auf Informationen zugreifen und diese nutzen. Closed-Book-Systeme stützen sich ausschließlich auf Wissen, das sie während des Trainings auswendig gelernt haben, und beziehen sich nicht auf externe Quellen.

So kann GPT-3 beispielsweise Antworten ohne Echtzeitzugriff auf Daten bereitstellen. Open-Book-Systeme können jedoch während des Betriebs auf externe Wissensdatenbanken oder Datenquellen zugreifen, sodass sie aktuelle und kontextbezogene Antworten geben können. In Suchmaschinen integrierte QA-Systeme sind ein gängiges Beispiel für Open-Book-Systeme.

Spezialisierte QA-Systeme sind für bestimmte Arten von Eingaben oder Interaktionen konzipiert. Dialogorientierte QA-Systeme können den Kontext über mehrere Runden eines Gesprächs hinweg aufrechterhalten und so einen kohärenten und natürlichen Austausch ermöglichen. Dadurch eignen sie sich für Chatbots und virtuelle Assistenten, bei denen Kontinuität und Kontext unerlässlich sind.  

Mathematische QA-Systeme hingegen konzentrieren sich auf das Beantworten von Fragen, die mathematisches Denken und Berechnungen erfordern. Diese Systeme müssen mathematische Notationen verstehen und Berechnungen durchführen, um Antworten zu liefern, z. B. das Lösen von Gleichungen oder die Anwendung von Formeln.

Visuelle QA-Systeme dienen dem Beantworten von Fragen zu Bildern und kombinieren NLP mit Computer-Vision-Technologien. Wenn zum Beispiel ein Bild eines Autos vorliegt, könnte ein visuelles QA-System das Bild analysieren und eine Frage beantworten wie: „Welche Farbe hat das Auto?“ Visuelle QA verfügt über Anwendungen in Bereichen wie Barrierefreiheits-Tools, Bilduntertitelung und multimodale Suchmaschinen. 

Datensätze liefern die notwendigen Rohinformationen, um Modelle zu trainieren, ihre Leistung zu bewerten und Fortschritte in der Praxis zu messen. QA-Datensätze bestehen in der Regel aus Fragen und ihren entsprechenden Antworten, die häufig aus bestimmten Kontexten wie Dokumenten, Wissensdatenbanken oder strukturierten Datensätzen stammen.

QA-Modelle verwenden hochwertige Trainingsdaten, um Fragen mit passenden Antworten zu verknüpfen und Muster im Datensatz zu erkennen. Mit diesem Prozess können die Modelle von den Beispielen, die sie gesehen haben, auf neue, ungesehene Fragen verallgemeinern.

Datensätze dienen auch als Benchmarks, mit denen Forscher und Praktiker die Fähigkeiten verschiedener Qualitätssicherungsmodelle vergleichen können. Basismodelle werden häufig als Referenzpunkte verwendet, um die Effektivität neuer oder fortschrittlicher Systeme anhand etablierter Leistungsstandards zu messen.  

Verschiedene Datensätze dienen zum Testen verschiedener Aspekte von QA-Systemen. Beispielsweise bewerten einige Datensätze die Fähigkeit eines Systems zum Beantworten von Fragen, die aus einer Vielzahl von Quellen abgeleitet werden, während andere sich auf das Verständnis komplexer oder mehrdeutiger Fragen konzentrieren.

Bestimmte Datensätze testen Multi-Hop Reasoning, bei der das System Informationen aus mehreren Dokumenten oder Abschnitten integrieren muss, um zu einer Antwort zu gelangen. Einige Datensätze enthalten sogar unbeantwortbare Fragen, die Modelle dazu auffordern, eine Antwort zu finden, wenn es keine Antwort in den Quellen gibt.

Die Verfügbarkeit vielfältiger und sorgfältig erstellter Datensätze hat den Bereich der Qualitätssicherung erheblich vorangebracht. Da diese Datensätze die Systeme vor immer komplexere und vielfältigere Herausforderungen stellen, haben diese Datensätze die Entwicklung ausgeklügelter und robusterer Modelle gefördert, die eine breite Palette von realen Szenarien bewältigen können.

Metriken bieten eine standardisierte Methode zur Leistung, sodass Entwickler Bereiche mit Verbesserungspotenzial identifizieren und ihre Modelle verfeinern können. Durch die Bereitstellung objektiver, quantifizierbarer Erkenntnisse gehen diese Metriken über subjektive Bewertungen hinaus und tragen zur Klärung der Effektivität bei, mit der ein QA-System Fragen beantworten kann.

Metriken spielen eine entscheidende Rolle bei der Identifizierung der Stärken und Schwächen eines QA-Systems und helfen den Entwicklern, ihren Schwerpunkt auf die Verbesserung bestimmter Aspekte ihrer Systeme zu legen.

Durch die Verwendung einheitlicher Benchmarks, wie dem Stanford Question Answering Dataset (SQuAD), können Forscher beurteilen, wie ihre Modelle im Vergleich zu anderen Modellen in diesem Bereich abschneiden. Diese Benchmarks fördern nicht nur die Fairness bei Vergleichen, sondern verfolgen auch den Fortschritt und heben die effektivsten Techniken zur Weiterentwicklung der QA-Technologie hervor.

Bewertungsmetriken tragen zur Vermeidung von Überanpassungen bei, einer häufigen Herausforderung beim maschinellen Lernen. Durch das Testen von Modellen auf separaten Datensätzen können Entwickler überprüfen, ob ihre Systeme gut auf neue, ungesehene Daten verallgemeinert werden können, anstatt sich den Trainingssatz zu merken.

Darüber hinaus können Metriken die Grenzen aktueller Systeme aufzeigen. Die unzureichende Leistung eines Modells kann beispielsweise auf Bereiche hinweisen, die weiterer Untersuchung bedürfen. Dieses kontinuierliche Streben nach besseren Ergebnissen fördert die Entwicklung fortschrittlicherer QA-Modelle, die immer komplexere Aufgaben und Datensätze verarbeiten können.

Zuverlässigkeit ist ein weiterer kritischer Schwerpunkt der Bewertungsmetriken. Sie bieten ein Mittel, um die Genauigkeit der Antworten eines QA-Systems zu validieren und Fehler zu minimieren. Metriken steuern auch die iterative Entwicklung von Modellen, indem sie Feedback zur Leistung eines Systems geben und Entwicklern bei der Feinabstimmung seiner Komponenten helfen, um optimale Ergebnisse zu erzielen.

Verschiedene Metriken erfüllen innerhalb von QA-Systemen unterschiedliche Anforderungen. Einige Metriken konzentrieren sich beispielsweise auf exakte Übereinstimmungen zwischen Antworten, während andere den Grad der Überschneidung zwischen vorhergesagten und tatsächlichen Antworten bewerten.

Diese Unterscheidungen tragen dazu bei, dass der Bewertungsprozess auf die spezifischen Anforderungen der verschiedenen QA-Aufgaben und -Modelle zugeschnitten ist.

• Exact Match (EM): Diese Metrik überprüft, ob die vorhergesagte Antwort genau mit der richtigen Antwort übereinstimmt. Es handelt sich dabei um eine strenge Metrik, mit der sich gut feststellen lässt, ob ein Modell eine Antwort richtig geben kann.
• F1-Score: Der F1-Score ist eine ausgewogene Metrik, die sowohl die Präzision (wie viele vorhergesagte Antworten sind richtig) als auch die Wiedererkennung (wie viele richtige Antworten werden gefunden) berücksichtigt. Sie liefert einen einzigen Score, der die Gesamtgenauigkeit eines Modells widerspiegelt, indem er sowohl falsch-positive als auch falsch-negative Ergebnisse berücksichtigt und damit differenzierter ist als Exact Match (EM), das nur auf perfekte Übereinstimmungen prüft.
• Relevanz: Je nach Systemarchitektur und Retriever kann ein Modell beurteilen, wie sicher es ist, dass ein bestimmtes Dokument für eine Anfrage relevant ist.

Bestehende Metriken erfassen jedoch möglicherweise nicht vollständig die Komplexität des Verstehens und des effektiven Beantwortens von Fragen.

• Kontextuelles Verständnis: Metriken können zwar messen, ob ein Modell eine richtige Antwort gibt, zeigen aber nicht immer, wie gut ein System die Gesamtheit einer Frage versteht.
• Logisches Denken und Synthese: Einige Aufgaben zum Beantworten von Fragen erfordern das schlussfolgernde Denken und die Synthese von Informationen aus verschiedenen Teilen eines Textes, was bei der Verwendung einfacher Metriken schwierig zu bewerten sein kann.
• Subjektivität: Für einige Fragen gibt es möglicherweise mehr als eine richtige Antwort. Die Bewertung dieser Art von Fragen kann subjektiv sein.
• Keine Antwort: In einigen Datensätzen sind Fragen enthalten, die auf der Grundlage der jeweiligen Informationen nicht beantwortet werden können. Die Systeme müssen diese Tatsache erkennen. Für Fragen, auf die es keine Antworten gibt, sind Metriken entwickelt worden.
• Nicht im Vokabular enthaltene Wörter: Die Metriken erfassen möglicherweise nicht vollständig die Leistung von Systemen, die mit Wörtern arbeiten, die nicht im Vokabular des Systems enthalten sind.

Trotz dieser Herausforderungen sind Bewertungsmetriken für die Beurteilung der Wirksamkeit von QA-Systemen nach wie vor unerlässlich. Sie unterstützen Entwickler bei der Feststellung, wie gut ein System Fragen beantwortet und in welchen Bereichen Verbesserungen möglich sind. Da QA-Modelle auf von Menschen erstellten Daten trainiert werden, können Ungenauigkeiten oder Verzerrungen in den Daten zu voreingenommenen Antworten führen, selbst wenn das Modell bei den Metriken gut abschneidet.

Ein weiteres Problem ist die Gefahr des „Betrugs“ von Modellen durch die Ausnutzung statistischer Verzerrungen in Datensätzen. So könnte ein Modell beispielsweise lernen, bestimmte Schlüsselwörter in einer Frage mit einem bestimmten Antwortbereich zu verknüpfen, ohne die Anfrage wirklich zu verstehen.

Zur Behebung dieses Problems enthalten einige Datensätze Fragen, die geschrieben wurden, ohne dass bei ihrer Erstellung Zugang zum entsprechenden Ausgangstext gewährt wurde. Dieser Ansatz verringert die Wahrscheinlichkeit, dass sich die Modelle auf oberflächliche Muster statt auf ein sinnvolles Verständnis verlassen.

Frage-Antwort-Systeme stehen vor mehreren betrieblichen Herausforderungen, die sich auf ihre Effektivität auswirken. Eine große Hürde besteht darin, die Bedeutung und Absicht hinter einer Frage zu verstehen. Dazu gehört nicht nur die Interpretation der Worte, sondern auch das Erkennen des Zwecks der Frage, auch wenn sie mehrdeutig oder unklar formuliert ist.

QA-Systeme müssen mit komplexen Sprachstrukturen umgehen, zwischen ähnlich klingenden Wörtern oder Phrasen unterscheiden und subtile Variationen in der Bedeutung erkennen.

Die Fragen können unterschiedlich formuliert sein, als mehrsätzige Abfragen präsentiert werden oder es fehlt ihnen an Klarheit, sodass fortgeschrittene Natural Language Understanding-Funktionen erforderlich sind.

Eine weitere große Herausforderung besteht darin, relevante Informationen aus riesigen Datenmengen effizient abzurufen. QA-Systeme müssen ausgeklügelte Techniken zur Informationsabfrage wie semantische Analyse und Informationsextraktion einsetzen, um relevante Quellen zu identifizieren und spezifische Antworten zu finden.

Die schiere Menge an Daten, die diese Systeme verarbeiten und die oft massive Datensätze umfassen, trägt zur Komplexität der Verwaltung dieser Systeme bei.

QA-Systeme benötigen außerdem robuste Mechanismen zur Darstellung und Organisation von Wissen. Mithilfe von Technologien wie Ontologien und semantischen Netzen können Modelle Konzepte kategorisieren und miteinander in Beziehung setzen und so besser verstehen, wie Wörter und Ideen innerhalb eines Satzes oder eines Datensatzes zusammenhängen.

Die Tokenisierung zerlegt den Text beispielsweise in kleinere, analysierbare Einheiten und hilft den Systemen, die Beziehungen zwischen den Wörtern und ihren Kontexten besser zu verstehen.

Das kontextuelle Denken stellt eine weitere Ebene der Komplexität dar. Über das Verständnis der Frage selbst hinaus müssen QA-Systeme den breiteren Kontext berücksichtigen und Informationen aus mehreren Quellen oder Dokumenten zusammenfassen, um geeignete Antworten bereitzustellen.

Hierzu müssen die Modelle die Beziehungen zwischen den Datenpunkten bewerten und auf der Grundlage ihrer Zusammenhänge sinnvolle Schlussfolgerungen ziehen.

Schließlich ist die Überprüfung der Genauigkeit der Antworten für QA-Systeme unerlässlich. Sie müssen die Zuverlässigkeit ihrer Quellen kritisch bewerten und mögliche Verzerrungen in den Daten berücksichtigen.

Dazu gehören Querverweise von Informationen, die Identifizierung von Unstimmigkeiten und die Gewährleistung, dass die Antworten durch glaubwürdige Nachweise gestützt werden. 

Die Anwendungen von QA-Systemen sind vielfältig und erstrecken sich über verschiedene Branchen und Anwendungsfälle, wobei der Schwerpunkt auf der Automatisierung der Informationsbeschaffung und der Bereitstellung schneller, präziser Antworten auf Abfragen in natürlicher Sprache liegt.  

Eine wichtige Anwendung ist der Kundenservice, bei dem QA-Systeme die Abläufe optimieren, indem sie die Antworten auf häufig gestellte Fragen mithilfe einer Wissensdatenbank automatisieren. Auf diese Weise wird die Effizienz gesteigert und die Kundenzufriedenheit verbessert, da sofortige, einheitliche Antworten gegeben werden.

Auch im technischen Support bieten QA-Systeme sowohl Mitarbeitern als auch Kunden sofortigen Zugriff auf relevante Informationen, wodurch Wartezeiten verkürzt und die Produktivität erhöht wird. Virtuelle Assistenten profitieren auch von QA-Funktionen, mit denen sie Benutzeranfragen durch natürliche Sprache besser verstehen und beantworten können.

Im Bereich Forschung und Bildung erstellen QA-Systeme Berichte, helfen bei der Recherche und unterstützen die Überprüfung von Fakten. Mit diesen Systemen können Studierende auf Abruf Antworten auf Bildungsfragen und Unterstützung in Echtzeit erhalten.

Sie werden auch bei akademischen Beurteilungen eingesetzt, z. B. bei der Benotung von Aufgaben oder der Bewertung von Antworten in Universitätsprüfungen, indem sie Texte interpretieren und Antworten auf der Grundlage der spezifischen Informationen geben.

Bei Suchmaschinenfunktionen verbessern QA-Systeme die Benutzererfahrung, indem sie sofortige Antworten liefern, die für die Benutzeranfragen direkt relevant sind. Anstatt lediglich eine Liste zusammenhängender Webseiten bereitzustellen, nutzen moderne Suchsysteme die QA-Technologie, um spezifische Informationen aus Dokumenten zu extrahieren und den Benutzern präzise und umsetzbare Antworten bereitzustellen.

Außerdem werden QA-Systeme zunehmend auf interne Organisationsaufgaben angewendet. Sie erleichtern die effiziente Verarbeitung von Informationen in großen Beständen von Krankenakten, Bankdokumenten und Reiseberichten.

Indem sie eine schnelle und präzise Suche in strukturierten und unstrukturierten Daten ermöglichen, sparen diese Systeme Zeit und verbessern die Entscheidungsfindung im Arbeitsumfeld. 

Die Implementierung eines effektiven QA-Systems erfordert eine sorgfältige Planung und Ausführung in mehreren Phasen, beginnend mit der Datenerfassung und -vorverarbeitung. Dabei wird ein großer und vielfältiger Korpus an Textdaten aus Quellen wie Nachrichtenartikeln, Büchern und Datenbanken erfasst.

Die Daten müssen bereinigt werden, um irrelevante Inhalte zu entfernen, durch Stemming oder Lemmatisierung standardisiert und in einzelne Wörter oder Phrasen tokenisiert werden. Mitunter erstellen menschliche Kommentatoren Frage-Antwort-Paare oder übersetzen vorhandene Datensätze in andere Sprachen.

Qualitativ hochwertige, von Menschen erstellte Datensätze führen in der Regel zu einer besseren Leistung als maschinell übersetzte Datensätze, was die Bedeutung der Qualität der Datensätze unterstreicht.

Der Informationsabruf ist eine weitere kritische Komponente eines QA-Systems. Es werden Algorithmen entwickelt, die als Antwort auf Benutzerfragen relevante Informationen aus dem Textkorpus extrahieren.

Technologien wie Schlüsselwortsuche, Textklassifizierung und Named Entity Recognition tragen zur Eingrenzung der relevanten Dokumente bei. Zur Optimierung der Effizienz können Passage-Ranking-Modelle die Dokumente priorisieren, die wahrscheinlich die Antwort enthalten, bevor ein rechenintensiveres QA-Modell angewendet wird.

Eine gängige Architektur ist die Retriever-Reader-Pipeline, bei der der Retriever eine Teilmenge relevanter Dokumente identifiziert und der Leser die spezifische Antwort extrahiert oder generiert. Dense Passage Retrieval, das Deep Learning für den Abruf verwendet, ist ein vielversprechender Ansatz, der sowohl die Geschwindigkeit als auch die Genauigkeit verbessert.

Eine weiterer Aspekt bei der Entwicklung von QA-Systemen ist die Größe des Kontextfensters, das die Menge an Informationen bestimmt, die ein Modell auf einmal verarbeiten kann. Beispielsweise können Modelle wie IBM Granite™-3 mit einem Kontextfenster von 128.000 Token große Dokumente effizient verarbeiten.

Bei der Verarbeitung umfangreicher Datensätze spielen Retriever-Reader-Pipelines eine entscheidende Rolle, da sie den Systemen das Herausfiltern irrelevanter Dokumente vor der Extraktion der Antworten ermöglichen und somit sowohl die Effizienz als auch die Genauigkeit gewährleisten.

Aktuelle Forschungen und Trends im Bereich der Fragebeantwortungssysteme konzentrieren sich auf die Verbesserung ihrer Fähigkeit zur Bewältigung komplexer und vielfältiger Aufgaben bei gleichzeitiger Steigerung der Effizienz und Robustheit. Ein zentraler Entwicklungsbereich ist Open-Domain Question Answering (ODQA), bei dem Systeme Fragen zu praktisch jedem Thema unter Verwendung von allgemeinen Ontologien und weltweitem Wissen beantworten.

Ein weiterer wichtiger Trend ist die mehrsprachige QA. Modelle wie XLM-Roberta demonstrieren die Fähigkeit, mehrere Sprachen gleichzeitig zu verarbeiten und dabei die gleiche Leistung zu erzielen wie einsprachige Systeme.

Die Entwicklung mehrsprachiger QA-Systeme ist für globale Anwendungen von entscheidender Bedeutung, da sie die Barrierefreiheit in verschiedenen Sprachen und Gemeinschaften ermöglichen.

In ähnlicher Weise stellt das Aufkommen multimodaler QA-Systeme einen transformativen Wandel dar, da die Systeme Informationen aus Text, Bild und Ton verarbeiten und integrieren können.

Diese Funktionen sind besonders wertvoll für das Beantworten von Fragen zum Inhalt von Bildern oder Videos, indem sie ein umfassenderes Verständnis und die Möglichkeit zur Bereitstellung umfassenderer, differenzierterer Antworten ermöglichen.

Außerdem wird an der Verbesserung der Modellarchitekturen zur Steigerung von Leistung und Effizienz gearbeitet. Transformator-basierte Modelle wie BERT, die auf umfangreichem Vortraining beruhen, um ein differenziertes Sprachverständnis zu erfassen – und die über Plattformen wie Hugging Face weithin zugänglich sind – haben QA-Systeme durch eine erhebliche Steigerung der Genauigkeit verbessert, sodass sie in der Praxis eingesetzt werden können.  

In der aktuellen Forschung werden Methoden zur Verringerung des Rechenaufwands dieser Modelle durch Technologien wie die Modelldestillation untersucht, bei der kleinere, effizientere Netze zur Replikation der Leistung größerer Modelle trainiert werden.

Außerdem werden neue Datensätze entwickelt, die QA-Systeme vor weitere Herausforderungen stellen, indem sie Aufgaben einführen, die ein mehrstufiges Denken erfordern, mehrdeutige oder nicht beantwortbare Fragen behandeln und auf komplexere Abfragen eingehen.

Verbesserungen von Abrufmethoden bilden einen weiteren Schwerpunkt. Moderne QA-Systeme verwenden häufig einen zweistufigen Ansatz, der aus einem Retriever zur Identifizierung der relevantesten Dokumente und einem Reader besteht, der in der Regel auf einer kodierungsbasierten Architektur basiert, um die Antwort aus diesen Dokumenten zu extrahieren.

Innovationen wie das Dense Passage Retrieval, bei dem Deep Learning für den Abrufprozess zum Einsatz kommt, haben sich als wirksam erwiesen, um sowohl die Geschwindigkeit als auch die Genauigkeit zu verbessern. Besonders wichtig ist das bei der Skalierung von QA-Systemen zur effizienten Bearbeitung großer Datensätze.

Interaktivität wird auch zu einem zentralen Merkmal von QA-Systemen der nächsten Generation. Forscher entwickeln Frage-Antwort-Modelle, die Klarstellungen ermöglichen, ihr Verständnis für mehrdeutige Fragen verfeinern, frühere Antworten wiederverwenden und Antworten in detaillierteren und intuitiveren Formaten präsentieren können.