論文の概要: Conversations with Documents. An Exploration of Document-Centered Assistance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.00747v1
• Date: Mon, 27 Jan 2020 17:10:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-06 07:31:13.945350
• Title: Conversations with Documents. An Exploration of Document-Centered Assistance
• Title（参考訳）: ドキュメントとの対話。 文書中心支援の探索
• Authors: Maartje ter Hoeve, Robert Sim, Elnaz Nouri, Adam Fourney, Maarten de Rijke, Ryen W. White
• Abstract要約: 例えば、個人が文書をすばやくレビューするのを助けるドキュメント中心の支援は、あまり進歩していない。 我々は,文書中心の支援の空間と,人々がこのシナリオで期待する能力を理解するための調査を行う。 a) 文書中心の質問を正確に検出でき、(b) そうした質問に答えるために合理的に正確なモデルを構築することができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.60379539074692
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The role of conversational assistants has become more prevalent in helping people increase their productivity. Document-centered assistance, for example to help an individual quickly review a document, has seen less significant progress, even though it has the potential to tremendously increase a user's productivity. This type of document-centered assistance is the focus of this paper. Our contributions are three-fold: (1) We first present a survey to understand the space of document-centered assistance and the capabilities people expect in this scenario. (2) We investigate the types of queries that users will pose while seeking assistance with documents, and show that document-centered questions form the majority of these queries. (3) We present a set of initial machine learned models that show that (a) we can accurately detect document-centered questions, and (b) we can build reasonably accurate models for answering such questions. These positive results are encouraging, and suggest that even greater results may be attained with continued study of this interesting and novel problem space. Our findings have implications for the design of intelligent systems to support task completion via natural interactions with documents.
• Abstract（参考訳）: 会話アシスタントの役割は、人々の生産性向上に役立っている。 ドキュメント中心の支援(例えば、個人が文書をすばやくレビューするのを助けること)は、ユーザの生産性を大幅に向上させる可能性があるにもかかわらず、顕著な進歩は得られていない。 このタイプの文書中心支援が本論文の焦点である。 1) 文書中心の支援の空間と人々がこのシナリオで期待する能力を理解するための調査を最初に提示する。 2) 利用者が文書の助けを求めながら提示するクエリの種類を調査し, 文書中心の質問がこれらのクエリの大部分を構成することを示す。 (3)それを示す初期学習モデルのセットを提示する。 a) 文書中心の質問を正確に検出し、 (b)そのような質問に答えるための合理的なモデルを構築することができる。 これらの肯定的な結果は、この興味深い新しい問題空間の継続的な研究によってさらに大きな結果が得られることを示唆している。 本研究は,文書との自然な対話によるタスク完了を支援する知的システムの設計に影響を及ぼす。

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