論文の概要: CoHS-CQG: Context and History Selection for Conversational Question Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.06652v1
• Date: Wed, 14 Sep 2022 13:58:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-15 13:13:15.550133
• Title: CoHS-CQG: Context and History Selection for Conversational Question Generation
• Title（参考訳）: CoHS-CQG:会話型質問生成のための文脈と履歴の選択
• Authors: Xuan Long Do, Bowei Zou, Liangming Pan, Nancy F. Chen, Shafiq Joty, Ai Ti Aw
• Abstract要約: 入力のコンテキストと履歴を短縮するCoHSモジュールを採用した2段階CQGフレームワークを提案する。 本モデルは,応答認識と応答認識の両方の設定において,CoQAの最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.87967788600221
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conversational question generation (CQG) serves as a vital task for machines to assist humans, such as interactive reading comprehension, through conversations. Compared to traditional single-turn question generation (SQG), CQG is more challenging in the sense that the generated question is required not only to be meaningful, but also to align with the occurred conversation history. While previous studies mainly focus on how to model the flow and alignment of the conversation, there has been no thorough study to date on which parts of the context and history are necessary for the model. We argue that shortening the context and history is crucial as it can help the model to optimise more on the conversational alignment property. To this end, we propose CoHS-CQG, a two-stage CQG framework, which adopts a CoHS module to shorten the context and history of the input. In particular, CoHS selects contiguous sentences and history turns according to their relevance scores by a top-p strategy. Our model achieves state-of-the-art performances on CoQA in both the answer-aware and answer-unaware settings.
• Abstract（参考訳）: 対話型質問生成(cqg)は、対話型読書理解などの人間を支援する機械にとって、会話を通じて重要なタスクである。 従来のsqg(single-turn question generation)と比較して、cqgは、生成された質問が意味を持つだけでなく、発生した会話履歴と整合する必要があるという意味では、より困難である。 これまでの研究では、主に会話の流れとアライメントをモデル化する方法に焦点が当てられているが、モデルに必要なコンテキストと履歴に関する詳細な研究は行われていない。 文脈と歴史の短縮は、モデルが会話のアライメント特性をより最適化するのに役立つため、重要であると我々は主張する。 そこで本研究では,入力の文脈と履歴を短縮するcohsモジュールを採用する2段階cqgフレームワークであるcohs-cqgを提案する。 特に、CoHSは、関連度に応じて連続した文と履歴をトップp戦略で選択する。 本モデルは,応答認識と応答認識の両方の設定において,CoQAの最先端性能を実現する。

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