論文の概要: UniPoll: A Unified Social Media Poll Generation Framework via Multi-Objective Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06851v2
• Date: Thu, 05 Dec 2024 02:43:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 20:43:01.393172
• 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: 我々は,高度自然言語生成(NLG)技術を用いてソーシャルメディア投稿からポーリングを自動的に生成するフレームワークUniPollを紹介する。 ソーシャルメディアの非公式で文脈に敏感な性質に苦しむ従来の方法とは異なり、UniPollはユーザーコメントから豊富なコンテキストを活用する。 ソーシャルメディアデータの本質的なノイズに対処するため、UniPollはRetrieval-Augmented Generation (RAG)と合成データ生成を取り入れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.345893274447675
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Social media platforms are vital for expressing opinions and understanding public sentiment, yet many analytical tools overlook passive users who mainly consume content without engaging actively. To address this, we introduce UniPoll, an advanced framework designed to automatically generate polls from social media posts using sophisticated natural language generation (NLG) techniques. Unlike traditional methods that struggle with social media's informal and context-sensitive nature, UniPoll leverages enriched contexts from user comments and employs multi-objective optimization to enhance poll relevance and engagement. To tackle the inherently noisy nature of social media data, UniPoll incorporates Retrieval-Augmented Generation (RAG) and synthetic data generation, ensuring robust performance across real-world scenarios. The framework surpasses existing models, including T5, ChatGLM3, and GPT-3.5, in generating coherent and contextually appropriate question-answer pairs. Evaluated on the Chinese WeiboPolls dataset and the newly introduced English RedditPolls dataset, UniPoll demonstrates superior cross-lingual and cross-platform capabilities, making it a potent tool to boost user engagement and create a more inclusive environment for interaction.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォームは、意見の表現や世論の理解に不可欠だが、多くの分析ツールは、積極的に活動することなくコンテンツを主に消費する受動的ユーザーを見落としている。 そこで我々は,高度自然言語生成(NLG)技術を用いてソーシャルメディア投稿からポーリングを自動的に生成する高度フレームワークUniPollを紹介する。 ソーシャルメディアの非公式で文脈に敏感な性質に苦しむ従来の方法とは異なり、UniPollはユーザーコメントからの豊富なコンテキストを活用し、ポーリングの関連性やエンゲージメントを高めるために多目的最適化を採用している。 ソーシャルメディアデータの本質的なノイズに対処するため、UniPollはRetrieval-Augmented Generation (RAG)と合成データ生成を導入し、現実のシナリオで堅牢なパフォーマンスを確保する。 このフレームワークは、T5、ChatGLM3、GPT-3.5といった既存のモデルを超え、一貫性と文脈的に適切な質問応答ペアを生成する。 中国語のWeiboPollsデータセットと新たに導入された英語のRedditPollsデータセットに基づいて、UniPollは、優れた言語間およびクロスプラットフォーム機能を示し、ユーザエンゲージメントを高め、より包括的なインタラクション環境を構築するための強力なツールである。

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