論文の概要: Multi-Type Conversational Question-Answer Generation with Closed-ended and Unanswerable Questions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12979v1
• Date: Mon, 24 Oct 2022 07:01:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-25 16:44:02.532813
• Title: Multi-Type Conversational Question-Answer Generation with Closed-ended and Unanswerable Questions
• Title（参考訳）: クローズド・アンサーブルな質問を用いた多型会話型質問応答生成
• Authors: Seonjeong Hwang, Yunsu Kim, Gary Geunbae Lee
• Abstract要約: 会話型質問応答(CQA)は、与えられたコンテキストの漸進的でインタラクティブな理解を促進する。 オープンエンド,クローズドエンド,未解決の質問など,さまざまな質問タイプでCQA用のデータを合成する新しい手法を提案する。 4つの領域にまたがって、我々の合成データに基づいて訓練されたCQAシステムは、人間の注釈付きデータに基づいて訓練されたシステムに近い優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6825890616838066
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conversational question answering (CQA) facilitates an incremental and interactive understanding of a given context, but building a CQA system is difficult for many domains due to the problem of data scarcity. In this paper, we introduce a novel method to synthesize data for CQA with various question types, including open-ended, closed-ended, and unanswerable questions. We design a different generation flow for each question type and effectively combine them in a single, shared framework. Moreover, we devise a hierarchical answerability classification (hierarchical AC) module that improves quality of the synthetic data while acquiring unanswerable questions. Manual inspections show that synthetic data generated with our framework have characteristics very similar to those of human-generated conversations. Across four domains, CQA systems trained on our synthetic data indeed show good performance close to the systems trained on human-annotated data.
• Abstract（参考訳）: 会話型質問応答(CQA)は、与えられたコンテキストの漸進的かつインタラクティブな理解を促進するが、データ不足の問題により、多くの領域においてCQAシステムの構築は困難である。 本稿では,オープンエンド,クローズドエンド,未解決の質問など,さまざまな質問タイプでCQAのデータを合成する新しい手法を提案する。 質問の種類ごとに異なる生成フローを設計し、それらを単一の共有フレームワークで効果的に組み合わせます。 さらに,階層的応答性分類(階層的ac)モジュールを考案し,不可解な質問を得ながら合成データの品質を向上させる。 手動検査の結果,本フレームワークで生成した合成データは,人間による会話と非常によく似た特徴を持つことがわかった。 4つの領域にまたがって、我々の合成データに基づいて訓練されたCQAシステムは、人間の注釈付きデータに基づいて訓練されたシステムに近い性能を示す。

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