論文の概要: Stay Hungry, Stay Focused: Generating Informative and Specific Questions in Information-Seeking Conversations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.14530v2
• Date: Tue, 20 Oct 2020 16:53:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 03:58:07.984783
• Title: Stay Hungry, Stay Focused: Generating Informative and Specific Questions in Information-Seeking Conversations
• Title（参考訳）: 空腹で集中する - 情報参照会話における情報的かつ具体的な質問の生成
• Authors: Peng Qi, Yuhao Zhang, Christopher D. Manning
• Abstract要約: 情報非対称な会話における情報的質問生成の問題について検討する。 実践的な質問を生成するために,情報量測定を最適化するために強化学習を用いる。 そこで本研究では,提案した実用的質問は,ベースラインモデル上で生成した質問の有意性と特異性を大幅に向上させることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.74162467619795
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We investigate the problem of generating informative questions in information-asymmetric conversations. Unlike previous work on question generation which largely assumes knowledge of what the answer might be, we are interested in the scenario where the questioner is not given the context from which answers are drawn, but must reason pragmatically about how to acquire new information, given the shared conversation history. We identify two core challenges: (1) formally defining the informativeness of potential questions, and (2) exploring the prohibitively large space of potential questions to find the good candidates. To generate pragmatic questions, we use reinforcement learning to optimize an informativeness metric we propose, combined with a reward function designed to promote more specific questions. We demonstrate that the resulting pragmatic questioner substantially improves the informativeness and specificity of questions generated over a baseline model, as evaluated by our metrics as well as humans.
• Abstract（参考訳）: 情報非対称対話における情報的質問生成の問題について検討する。 質問生成に関する従来の研究とは違い、我々は質問者がどの回答を引き出すかという文脈を与えられていないが、共有された会話履歴から新しい情報を取得する方法について実践的に推論しなければならないシナリオに関心を持っている。 我々は,(1)潜在的な質問の有益さを形式的に定義すること,(2)潜在的質問の潜在的に大きな空間を探索すること,の2つの主な課題を明らかにする。 実践的な質問を生成するために,提案する情報度指標を最適化するために強化学習を用い,より具体的な質問を促進するために設計された報酬関数と組み合わせた。 結果として得られた実用的質問者は,人間だけでなく指標によって評価されるベースラインモデル上で発生する質問の情報性と特異性を大幅に改善できることを実証する。

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