Fugu-MT 論文翻訳(概要): Benchmark Data and Evaluation Framework for Intent Discovery Around COVID-19 Vaccine Hesitancy

論文の概要: Benchmark Data and Evaluation Framework for Intent Discovery Around COVID-19 Vaccine Hesitancy

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11966v1
Date: Tue, 24 May 2022 10:58:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-25 13:46:31.575472
Title: Benchmark Data and Evaluation Framework for Intent Discovery Around COVID-19 Vaccine Hesitancy
Title（参考訳）: インフルエンザワクチン・ヘシタンシーに関するインテント発見のためのベンチマークデータと評価フレームワーク
Authors: Shai Gretz, Assaf Toledo, Roni Friedman, Dan Lahav, Rose Weeks, Naor Bar-Zeev, Jo\~ao Sedoc, Pooja Sangha, Yoav Katz, Noam Slonim
Abstract要約: 実際のユーザがVIRAで行う8k以上の対話のデータセットであるVIRADialogsをリリースする。利用者の意図の急激な変化,ガイドラインの更新,あるいは新たな情報への対応などを踏まえて,本ユースケースにおける意図発見の重要な課題を強調した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.035401834117335
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The COVID-19 pandemic has made a huge global impact and cost millions of lives. As COVID-19 vaccines were rolled out, they were quickly met with widespread hesitancy. To address the concerns of hesitant people, we launched VIRA, a public dialogue system aimed at addressing questions and concerns surrounding the COVID-19 vaccines. Here, we release VIRADialogs, a dataset of over 8k dialogues conducted by actual users with VIRA, providing a unique real-world conversational dataset. In light of rapid changes in users' intents, due to updates in guidelines or as a response to new information, we highlight the important task of intent discovery in this use-case. We introduce a novel automatic evaluation framework for intent discovery, leveraging the existing intent classifier of a given dialogue system. We use this framework to report baseline intent-discovery results over VIRADialogs, that highlight the difficulty of this task.
Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは世界中で大きな影響を与え、数百万人の命を犠牲にした。新型コロナウイルス(COVID-19)ワクチンがロールアウトされたため、彼らはすぐに広範囲の害に遭った。 VIRAは、新型コロナウイルスワクチンをめぐる問題や懸念に対処することを目的とした、公開対話システムだ。ここでは、実際のユーザがVIRAを使って行う8k以上の対話のデータセットであるVIRADialogsをリリースし、ユニークな現実世界の会話データセットを提供する。利用者の意図の急激な変化,ガイドラインの更新,あるいは新たな情報への対応などを踏まえ,本ユースケースにおける意図発見の重要な課題を強調した。本稿では,対話システムの既存の意図分類を利用した意図発見のための新しい自動評価フレームワークを提案する。我々はこのフレームワークを用いて、VIRADialogs上でのベースライン意図発見結果を報告し、この課題の難しさを浮き彫りにする。

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