論文の概要: What should I Ask: A Knowledge-driven Approach for Follow-up Questions Generation in Conversational Surveys

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10977v2
• Date: Fri, 13 Oct 2023 15:38:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-16 18:36:48.448665
• Title: What should I Ask: A Knowledge-driven Approach for Follow-up Questions Generation in Conversational Surveys
• Title（参考訳）: 質問すべきこと:会話調査におけるフォローアップ質問生成のための知識駆動的アプローチ
• Authors: Yubin Ge, Ziang Xiao, Jana Diesner, Heng Ji, Karrie Karahalios, Hari Sundaram
• Abstract要約: 対話型調査における知識駆動型フォローアップ質問生成のための新しい課題を提案する。 そこで我々は,対話履歴とラベル付き知識を用いた人手によるフォローアップ質問の新しいデータセットを構築した。 次に,その課題に対する2段階の知識駆動モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.51903260461746
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generating follow-up questions on the fly could significantly improve conversational survey quality and user experiences by enabling a more dynamic and personalized survey structure. In this paper, we proposed a novel task for knowledge-driven follow-up question generation in conversational surveys. We constructed a new human-annotated dataset of human-written follow-up questions with dialogue history and labeled knowledge in the context of conversational surveys. Along with the dataset, we designed and validated a set of reference-free Gricean-inspired evaluation metrics to systematically evaluate the quality of generated follow-up questions. We then propose a two-staged knowledge-driven model for the task, which generates informative and coherent follow-up questions by using knowledge to steer the generation process. The experiments demonstrate that compared to GPT-based baseline models, our two-staged model generates more informative, coherent, and clear follow-up questions.
• Abstract（参考訳）: フォローアップ質問をオンザフライで生成することで、よりダイナミックでパーソナライズされた調査構造を可能にすることで、会話型の調査品質とユーザエクスペリエンスが大幅に向上する。 本稿では,会話調査における知識駆動型フォローアップ質問生成のための新しい課題を提案する。 対話履歴とラベル付き知識を対話型サーベイの文脈で記述した,人間による追記質問の新しいデータセットを構築した。 データセットとともに、参照フリーのgriceanにインスパイアされた評価メトリクスを設計、検証し、生成したフォローアップ質問の品質を体系的に評価した。 次に,知識を用いて生成過程を制御し,情報的かつコヒーレントなフォローアップ質問を生成する2段階の知識駆動モデルを提案する。 実験の結果、GPTベースのベースラインモデルと比較して、我々の2段階モデルはより情報的で一貫性があり、明確なフォローアップ質問を生成することがわかった。

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