Multilingual State Space Models for Structured Question Answering in Indic Languages

要約

インド語の多様性と複雑さは、特に質問応答（QA）のドメイン（QA）において、自然言語処理（NLP）タスクの独自の課題を提示します。これらの課題に対処するために、このペーパーでは、ステートスペースモデル（SSM）の適用を調査し、インディング言語に合わせて調整された効率的かつコンテキスト認識QAシステムを構築します。
SSMは、シーケンシャルデータの長期的および短期的な依存関係をモデル化する能力により、このタスクに特に適しており、インド言語に特徴的な豊富な形態、複雑な構文、および文脈的複雑さを処理するのに適しています。
さまざまなインド言語を表す多様なデータセット全体で複数のSSMアーキテクチャを評価し、パフォーマンスの比較分析を実施しました。
我々の結果は、これらのモデルが言語の微妙さを効果的にキャプチャし、問題の解釈、コンテキストの整合、回答生成の大幅な改善につながることを示しています。
この作業は、SSMの最初のアプリケーションを表して、インド言語での回答タスクに疑問を投げかけ、このドメインでの将来の研究の基礎ベンチマークを確立します。
既存のSSMフレームワークの強化を提案し、インド言語で一般的な低リソース設定と多言語シナリオへの適用性を最適化します。

要約(オリジナル)

The diversity and complexity of Indic languages present unique challenges for natural language processing (NLP) tasks, particularly in the domain of question answering (QA).To address these challenges, this paper explores the application of State Space Models (SSMs),to build efficient and contextually aware QA systems tailored for Indic languages. SSMs are particularly suited for this task due to their ability to model long-term and short-term dependencies in sequential data, making them well-equipped to handle the rich morphology, complex syntax, and contextual intricacies characteristic of Indian languages. We evaluated multiple SSM architectures across diverse datasets representing various Indic languages and conducted a comparative analysis of their performance. Our results demonstrate that these models effectively capture linguistic subtleties, leading to significant improvements in question interpretation, context alignment, and answer generation. This work represents the first application of SSMs to question answering tasks in Indic languages, establishing a foundational benchmark for future research in this domain. We propose enhancements to existing SSM frameworks, optimizing their applicability to low-resource settings and multilingual scenarios prevalent in Indic languages.

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