論文の概要: PREME: Preference-based Meeting Exploration through an Interactive
Questionnaire
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.02370v2
- Date: Thu, 27 Apr 2023 00:02:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-28 17:34:22.455645
- Title: PREME: Preference-based Meeting Exploration through an Interactive
Questionnaire
- Title(参考訳): PreME:対話型アンケートによる前提に基づく会議探索
- Authors: Negar Arabzadeh and Ali Ahmadvand and Julia Kiseleva and Yang Liu and
Ahmed Hassan Awadallah and Ming Zhong and Milad Shokouhi
- Abstract要約: 好みに基づく会議探索のための対話型アンケートを生成するためのエンドツーエンドフレームワークを提案する。
ユーザーは好みを反映した質問のリストが提供される。
タスクは新しいので,自動評価戦略を導入する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 42.15618129718574
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The recent increase in the volume of online meetings necessitates automated
tools for managing and organizing the material, especially when an attendee has
missed the discussion and needs assistance in quickly exploring it. In this
work, we propose a novel end-to-end framework for generating interactive
questionnaires for preference-based meeting exploration. As a result, users are
supplied with a list of suggested questions reflecting their preferences. Since
the task is new, we introduce an automatic evaluation strategy. Namely, it
measures how much the generated questions via questionnaire are answerable to
ensure factual correctness and covers the source meeting for the depth of
possible exploration.
- Abstract(参考訳): 近年のオンラインミーティングの量の増加は、特に参加者が議論を逃し、迅速な探索を支援する必要がある場合、材料の管理と組織化のための自動化ツールを必要としている。
本研究では,好みに基づく会議探索のための対話型アンケートを生成するための新しいエンドツーエンドフレームワークを提案する。
結果として、ユーザーは好みを反映した提案質問のリストを提供する。
タスクは新しいので,自動評価戦略を導入する。
すなわち、実際の正確性を確保するために、アンケートによって生成された質問がどの程度答えられるかを計測し、探索の可能性の深さまでソースミーティングをカバーできる。
関連論文リスト
- PAQA: Toward ProActive Open-Retrieval Question Answering [34.883834970415734]
本研究の目的は、ユーザクエリとドキュメントの両方に存在する固有の曖昧さを考慮し、関連性のある明確な質問を生成するという課題に取り組むことである。
本稿では,既存のAmbiNQデータセットの拡張であるPAQAを提案する。
次に,様々なモデルの評価を行い,経路探索があいまいさの検出と明瞭な質問の生成にどのように影響するかを評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-26T14:40:34Z) - Estimating the Usefulness of Clarifying Questions and Answers for
Conversational Search [17.0363715044341]
本稿では,質問を明確化するための回答処理手法を提案する。
具体的には,利用者が提示した質問と回答の提示による有用性を評価するための分類器を提案する。
その結果, 強い非混合開始基線よりも顕著な改善が認められた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-21T11:04:30Z) - Social Commonsense-Guided Search Query Generation for Open-Domain
Knowledge-Powered Conversations [66.16863141262506]
本稿では,ソーシャルコモンセンスによってガイドされたインターネット検索クエリ生成に焦点を当てた新しいアプローチを提案する。
提案フレームワークは,トピックトラッキング,コモンセンス応答生成,命令駆動クエリ生成を統合することで,受動的ユーザインタラクションに対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-22T16:14:56Z) - Conversational QA Dataset Generation with Answer Revision [2.5838973036257458]
本稿では,一節から質問に値するフレーズを抽出し,過去の会話を考慮し,それに対応する質問を生成する新しい枠組みを提案する。
本フレームワークでは,抽出した回答を質問生成後に修正し,その回答が一致した質問に正確に一致するようにした。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-23T04:05:38Z) - SCAI-QReCC Shared Task on Conversational Question Answering [7.428559907101379]
SCAI'21は独立したオンラインイベントとして組織され、会話型質問応答の共有タスクを特徴とした。
我々は,この設定における回答の正当性の評価を,主要な課題と現在の研究ギャップとして認識した。
我々は2つのクラウドソーシング実験を行い、回答の妥当性と忠実さのアノテーションを収集した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-26T18:03:21Z) - Building and Evaluating Open-Domain Dialogue Corpora with Clarifying
Questions [65.60888490988236]
オープンドメインのシングルターンとマルチターンの会話に焦点を当てたデータセットをリリースする。
我々は最先端のニューラルベースラインをいくつかベンチマークする。
様々な対話における質問の明確化の質を評価するための,オフラインおよびオンラインのステップからなるパイプラインを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-13T09:16:14Z) - A Graph-guided Multi-round Retrieval Method for Conversational
Open-domain Question Answering [52.041815783025186]
本稿では,会話のターン間の回答間の関係をモデル化するグラフ誘導検索手法を提案する。
また,検索コンテキストが現在の質問理解に与える影響を検討するために,マルチラウンド関連フィードバック手法を導入することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-17T04:39:41Z) - Open-Retrieval Conversational Machine Reading [80.13988353794586]
会話機械読解では、システムは自然言語規則を解釈し、ハイレベルな質問に答え、フォローアップの明確化を問う必要がある。
既存の作業では、ルールテキストがユーザ毎の質問に対して提供されると仮定し、実際のシナリオにおいて必須の検索ステップを無視する。
本研究では,対話型機械読解のオープンリトリーバル設定を提案し,検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-17T08:55:01Z) - Towards Data Distillation for End-to-end Spoken Conversational Question
Answering [65.124088336738]
音声対話型質問応答タスク(SCQA)を提案する。
SCQAは,音声発話とテキストコーパスから複雑な対話の流れをモデル化することを目的としている。
我々の主な目的は、音声とテキストの両方で会話的な質問に対処するQAシステムを構築することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-18T05:53:39Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。