論文の概要: UIT-ViCoV19QA: A Dataset for COVID-19 Community-based Question Answering on Vietnamese Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.06668v1
• Date: Wed, 14 Sep 2022 14:24:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-15 13:21:58.776515
• Title: UIT-ViCoV19QA: A Dataset for COVID-19 Community-based Question Answering on Vietnamese Language
• Title（参考訳）: UIT-ViCoV19QA: ベトナム語に関するコミュニティベースの質問回答データセット
• Authors: Triet Minh Thai, Ngan Ha-Thao Chu, Anh Tuan Vo, Son T. Luu
• Abstract要約: UIT-ViCoV19QAと呼ばれる新型コロナウイルスの質問応答システムを開発するためのベトナム初のコミュニティベースの質問応答データセットを提示する。 このデータセットは、信頼できる医療ソースから収集された4,500の質問回答ペアで構成されており、少なくとも1つの回答と、質問毎に4つの独自のパラフレーズの回答がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: For the last two years, from 2020 to 2021, COVID-19 has broken disease prevention measures in many countries, including Vietnam, and negatively impacted various aspects of human life and the social community. Besides, the misleading information in the community and fake news about the pandemic are also serious situations. Therefore, we present the first Vietnamese community-based question answering dataset for developing question answering systems for COVID-19 called UIT-ViCoV19QA. The dataset comprises 4,500 question-answer pairs collected from trusted medical sources, with at least one answer and at most four unique paraphrased answers per question. Along with the dataset, we set up various deep learning models as baseline to assess the quality of our dataset and initiate the benchmark results for further research through commonly used metrics such as BLEU, METEOR, and ROUGE-L. We also illustrate the positive effects of having multiple paraphrased answers experimented on these models, especially on Transformer - a dominant architecture in the field of study.
• Abstract（参考訳）: 2020年から2021年までの2年間、新型コロナウイルスはベトナムを含む多くの国で疾病予防対策を破り、人命や社会社会の様々な側面に悪影響を及ぼしてきた。 また、地域社会の誤解を招く情報や、パンデミックに関するフェイクニュースも深刻な状況である。 そこで本研究では,ベトナム人コミュニティを基盤とした初の質問応答データセット uit-vicov19qa を提案する。 データセットは、信頼できる医療ソースから収集された4,500の質問応答ペアから成り、少なくとも1つの回答と、少なくとも1つの質問に4つの独特なパラフレーズ回答がある。 データセットとともに、データセットの品質を評価し、BLEU、METEOR、ROUGE-Lといった一般的なメトリクスを通じてさらなる研究を行うためのベンチマーク結果を開始するために、さまざまなディープラーニングモデルをベースラインとして設定しました。 また,これらのモデル,特に研究分野において支配的なアーキテクチャであるトランスフォーマ(transformer)に対して,複数のパラフラッシド回答を実験した結果,肯定的な効果を示す。

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