論文の概要: Answering Unanswered Questions through Semantic Reformulations in Spoken QA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17393v2
• Date: Sat, 3 Jun 2023 05:40:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 00:42:16.535816
• Title: Answering Unanswered Questions through Semantic Reformulations in Spoken QA
• Title（参考訳）: 音声QAにおける意味改革による未回答質問への回答
• Authors: Pedro Faustini, Zhiyu Chen, Besnik Fetahu, Oleg Rokhlenko and Shervin Malmasi
• Abstract要約: Spoken Question Answering (QA) は音声アシスタントの重要な機能であり、通常は複数のQAシステムによって支援される。 我々は失敗したQA要求を分析し、語彙的ギャップ、命題型、複雑な構文構造、高い特異性など、主要な課題を特定する。 本稿では,3つの言語的操作(リペア,構文的再構成,一般化)による質問の書き直しと回答を容易にするセマンティック質問修正(SURF)モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.216161323866867
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spoken Question Answering (QA) is a key feature of voice assistants, usually backed by multiple QA systems. Users ask questions via spontaneous speech which can contain disfluencies, errors, and informal syntax or phrasing. This is a major challenge in QA, causing unanswered questions or irrelevant answers, and leading to bad user experiences. We analyze failed QA requests to identify core challenges: lexical gaps, proposition types, complex syntactic structure, and high specificity. We propose a Semantic Question Reformulation (SURF) model offering three linguistically-grounded operations (repair, syntactic reshaping, generalization) to rewrite questions to facilitate answering. Offline evaluation on 1M unanswered questions from a leading voice assistant shows that SURF significantly improves answer rates: up to 24% of previously unanswered questions obtain relevant answers (75%). Live deployment shows positive impact for millions of customers with unanswered questions; explicit relevance feedback shows high user satisfaction.
• Abstract（参考訳）: Spoken Question Answering (QA) は音声アシスタントの重要な機能であり、通常は複数のQAシステムによって支援される。 ユーザは、流儀、エラー、非公式な構文やフレーズを含む自発的な音声で質問する。 これはQAにおける大きな課題であり、答えのない質問や無関係な回答を引き起こし、ユーザエクスペリエンスを悪化させます。 我々は失敗したQA要求を分析し、語彙的ギャップ、命題型、複雑な構文構造、高い特異性など、主要な課題を特定する。 本稿では,3つの言語的操作(リペア,構文的再構成,一般化)による質問の書き直しと回答を容易にするセマンティック質問修正(SURF)モデルを提案する。 音声アシスタントによる100万件の未回答質問に対するオフライン評価では、SURFは回答率を大幅に改善し、未回答質問の最大24%が関連回答(75%)を得た。 ライブデプロイメントは、答えのない疑問を持つ数百万の顧客に対して肯定的な影響を示す。

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