論文の概要: UniPoll: A Unified Social Media Poll Generation Framework via
Multi-Objective Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06851v1
- Date: Mon, 12 Jun 2023 03:54:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-13 16:06:57.157233
- Title: UniPoll: A Unified Social Media Poll Generation Framework via
Multi-Objective Optimization
- Title（参考訳）: UniPoll:多目的最適化による統一ソーシャルメディアポーラ生成フレームワーク
- Authors: Yixia Li, Rong Xiang, Yanlin Song, Jing Li
- Abstract要約: 本稿では,最先端の自然言語生成技術を活用したソーシャルメディア投稿からの投票自動生成について検討する。
我々はUniPollと呼ばれる新しい統一的な世論調査フレームワークを提案する。
コンテクスト(ポストとコメント)とポーリング(クエストと回答)の接続探索を強化するために、多目的最適化による即時チューニングを採用している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9282273207233693
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Social media platforms are essential outlets for expressing opinions,
providing a valuable resource for capturing public viewpoints via text
analytics. However, for many users, passive browsing is their preferred mode of
interaction, leading to their perspectives being overlooked by text analytics
methods. Meanwhile, social media polls have emerged as a practical feature for
gathering public opinions, allowing post authors to pose questions with
pre-defined answer options for readers to vote on. To broaden the benefits of
polls for posts without them, this article explores the automatic generation of
a poll from a social media post by leveraging cutting-edge natural language
generation (NLG) techniques. However, existing NLG techniques, primarily
developed for general-domain texts, may be ineffective when applied to noisy
social media data, which often feature implicit context-question-answer
relations. To tackle these challenges, we enrich a post context with its
comments and propose a novel unified poll generation framework called UniPoll.
It employs prompt tuning with multi-objective optimization to bolster the
connection exploration between contexts (posts and comments) and polls
(questions and answers). Experimental comparisons on a large-scale Chinese
Weibo dataset show that UniPoll significantly outperforms T5, the
state-of-the-art NLG model, which generates question and answer separately.
Comprehensive qualitative and quantitative analyses further underscore the
superiority of UniPoll through various evaluation lenses.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォームは意見を表現するための重要な手段であり、テキスト分析を通じて公共の視点を捉えるための貴重なリソースを提供する。
しかし、多くのユーザにとって、受動的ブラウジングは望ましいインタラクションモードであり、テキスト分析手法によって見落とされてしまう。
一方、ソーシャルメディアの世論調査は世論を集めるための実用的な機能として現れており、投稿者が事前に決められた回答オプションで質問をすることができる。
そこで本稿では,ソーシャルメディア投稿からポーリングの自動生成について,最先端自然言語生成(NLG)技術を活用して検討する。
しかし、既存のnlg技術は、主に一般ドメインのテキスト向けに開発されたが、ノイズの多いソーシャルメディアデータに適用すると効果がない可能性がある。
これらの課題に取り組むために、コメントでポストコンテキストを強化し、unipollと呼ばれる新しい統一ポーリング生成フレームワークを提案する。
プロンプトチューニングと多目的最適化を採用し、コンテキスト(投稿とコメント)とポーリング(質問と回答)の間の接続探索を強化している。
大規模な中国のWeiboデータセットの実験的比較では、UniPollは、質問と回答を別々に生成する最先端のNLGモデルであるT5を著しく上回っている。
総合的質的および定量的分析は、様々な評価レンズによるUniPollの優位性をさらに強調する。
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