論文の概要: PerCQA: Persian Community Question Answering Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.13238v1
• Date: Sat, 25 Dec 2021 14:06:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-28 16:10:43.395276
• Title: PerCQA: Persian Community Question Answering Dataset
• Title（参考訳）: PerCQA: ペルシャのコミュニティ質問がデータセットに回答
• Authors: Naghme Jamali, Yadollah Yaghoobzadeh, Hesham Faili
• Abstract要約: コミュニティ質問回答 (Community Question Answering, CQA) は、現実の質問に対する回答を提供するフォーラムである。 CQAの最初のペルシア語データセットであるPerCQAを提示する。 このデータセットには、最も有名なペルシアのフォーラムからクロールされた質問と回答が含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.503043323723241
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Community Question Answering (CQA) forums provide answers for many real-life questions. Thanks to the large size, these forums are very popular among machine learning researchers. Automatic answer selection, answer ranking, question retrieval, expert finding, and fact-checking are example learning tasks performed using CQA data. In this paper, we present PerCQA, the first Persian dataset for CQA. This dataset contains the questions and answers crawled from the most well-known Persian forum. After data acquisition, we provide rigorous annotation guidelines in an iterative process, and then the annotation of question-answer pairs in SemEvalCQA format. PerCQA contains 989 questions and 21,915 annotated answers. We make PerCQA publicly available to encourage more research in Persian CQA. We also build strong benchmarks for the task of answer selection in PerCQA by using mono- and multi-lingual pre-trained language models
• Abstract（参考訳）: コミュニティ質問回答 (Community Question Answering, CQA) は、現実の質問に対する回答を提供するフォーラムである。 大規模なため、これらのフォーラムは機械学習研究者の間で非常に人気がある。 自動回答選択、回答ランキング、質問検索、エキスパート検索、ファクトチェックは、CQAデータを用いて実行されるサンプル学習タスクである。 本稿では,CQAの最初のペルシア語データセットであるPerCQAを紹介する。 このデータセットには、最も有名なペルシアのフォーラムからクロールされた質問と回答が含まれている。 データ取得後、厳密なガイドラインを反復的なプロセスで提供し、SemEvalCQA形式の質問応答ペアのアノテーションを提供する。 PerCQAには989の質問と21,915の注釈付き回答が含まれている。 ペルシアのCQAの研究を促進するために、PerCQAを公開しています。 また,単言語および多言語事前学習言語モデルを用いて,PerCQAにおける回答選択作業のための強力なベンチマークを構築した。

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