Having computer systems capable of answering questions has been a goal within Natural Language Processing research for many years. Machine Learning systems have recently become increasingly proficient at this task with large language models obtaining state-of-the-art performance. Retriever-reader architectures have become a powerful approach for building systems that enable users to enter questions and get factual answers from a corpus of documents. This architecture uses a retriever component that fetches the most relevant documents and a reader which in turn extracts the answer from the documents. These systems commonly use transformer-based models for both components, which have been fine-tuned on a general domain of documents, such as Wikipedia. However, the performance of such systems on new domains, with different vocabularies, can be lacking. Furthermore, new domains of, for instance, company-specific documents often lack annotated data which makes training new models cumbersome. This thesis investigated how a retriever-reader-based architecture can be adapted to a corpus of Telecom documents by generating question-answer data using a large generative language model, GPT3.5. Also, it compared the usage of a dense retriever using BERT to a BM25-based retriever on the domain. Findings suggest that generating training data can be an effective approach for fine-tuning a dense retriever, increasing the Top-K retrieval accuracy by 20 points for k = 10, compared to a dense retriever fine-tuned on Wikipedia. Additionally, it is found that the sparse retriever outperforms the best dense retriever, although, there is reason to believe that the structure of the test dataset could influence this. Finally, the results also indicate that the performance of the reader is not improved by the generated data although future work is needed to draw better conclusions.

Datorsystem som kan svara på frågor har varit ett mål inom forskningsfältet naturlig språkbehandling i många år. System som använder sig av maskininlärning, så som stora språkmodeller har under de senaste åren uppnått hög prestanda. Att använda sig av en så kallad retriever-reader arkitektur har blivit ett kraftfullt tillvägagångssätt för att bygga system som gör det möjligt för användare att ställa frågor och få faktabaserade svar hämtade från en korpus av dokument. Denna arkitektur använder en retriever som hämtar den mest relevanta informationen och en reader som sedan extraherar ett svar från den hämtade informationen. Dessa system använder vanligtvis transformer-baserade modeller för båda komponenterna, som har tränats på en allmän domän som t.ex., Wikipedia. Dock kan prestandan hos dessa system vara bristfällig när de appliceras på mer specifika domäner med andra ordförråd. Dessutom saknas ofta annoterad data för mer specifika domäner, som exempelvis företagsdokument, vilket gör det svårt att träna modeller på dessa områden. I denna avhandling undersöktes hur en retriever-reader arkitektur kan appliceras på en korpus telekomdokument genom att generera data bestående av frågor och tillhörande svar, genom att använda en stor generativ språkmodell, GPT3.5. Rapporten jämförde även användandet av en BERT-baserad retriever med en BM25-baserad retriever för denna domän. Resultaten tyder på att generering av träningsdata kan vara ett effektivt tillvägagångssätt för att träna en BERT-baserad retriever. Den tränade modellen hade 20 poäng högre noggranhet för måttet Top-K retrieval vid k = 10 jämfört med samma model tränad på data från Wikipedia. Resultaten visade även att en BM25-baserad retriever hade högre noggranhet än den bästa BERT-baserade retrievern som tränats. Dock kan detta bero på datasetets utformning. Slutligen visade resultaten även att prestandan hos en tränad reader inte blev bättre genom att träna på genererad data men denna slutsats kräver framtida arbete för att undersökas mer noggrant.