論文の概要: Bridging Information-Seeking Human Gaze and Machine Reading Comprehension

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.14780v2
• Date: Thu, 15 Oct 2020 16:08:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-12 23:37:48.899553
• Title: Bridging Information-Seeking Human Gaze and Machine Reading Comprehension
• Title（参考訳）: 情報橋渡し : 人間の視線と機械の読み理解
• Authors: Jonathan Malmaud, Roger Levy, Yevgeni Berzak
• Abstract要約: 読解時の人間の視線が、所定の読解質問に対してどのように条件付けられているかを分析する。 本研究では,人間の情報探索行動の模倣によって,より人間らしく読みやすい読み方を実現することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.153841344989143
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we analyze how human gaze during reading comprehension is conditioned on the given reading comprehension question, and whether this signal can be beneficial for machine reading comprehension. To this end, we collect a new eye-tracking dataset with a large number of participants engaging in a multiple choice reading comprehension task. Our analysis of this data reveals increased fixation times over parts of the text that are most relevant for answering the question. Motivated by this finding, we propose making automated reading comprehension more human-like by mimicking human information-seeking reading behavior during reading comprehension. We demonstrate that this approach leads to performance gains on multiple choice question answering in English for a state-of-the-art reading comprehension model.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,与えられた読解質問に対して,読解時の人間の視線がどのように条件付けされ,この信号が機械読解に有用かを分析する。 この目的のために,多数の参加者が複数の選択読解課題に携わる視線追跡データセットを新たに収集する。 このデータの解析により,疑問に答える上で最も関係のあるテキストの一部に対する修正時間の増加が明らかになった。 そこで本研究では,読解時の情報検索行動の模倣により,読解の自動化を人間に近いものにすることを提案する。 そこで本研究では,この手法が英語の多言語質問応答の性能向上に繋がることを示す。

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