論文の概要: Covering Uncommon Ground: Gap-Focused Question Generation for Answer Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03319v1
• Date: Thu, 6 Jul 2023 22:21:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-10 13:46:07.517022
• Title: Covering Uncommon Ground: Gap-Focused Question Generation for Answer Assessment
• Title（参考訳）: 調査対象の非共通点:調査対象のギャップに焦点をあてた質問生成
• Authors: Roni Rabin, Alexandre Djerbetian, Roee Engelberg, Lidan Hackmon, Gal Elidan, Reut Tsarfaty, Amir Globerson
• Abstract要約: このようなギャップに着目した質問(GFQ)を自動生成する問題に着目する。 タスクを定義し、優れたGFQの所望の側面を強調し、これらを満たすモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.59538732476346
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Human communication often involves information gaps between the interlocutors. For example, in an educational dialogue, a student often provides an answer that is incomplete, and there is a gap between this answer and the perfect one expected by the teacher. Successful dialogue then hinges on the teacher asking about this gap in an effective manner, thus creating a rich and interactive educational experience. We focus on the problem of generating such gap-focused questions (GFQs) automatically. We define the task, highlight key desired aspects of a good GFQ, and propose a model that satisfies these. Finally, we provide an evaluation by human annotators of our generated questions compared against human generated ones, demonstrating competitive performance.
• Abstract（参考訳）: 人間のコミュニケーションには、しばしば対話者間の情報ギャップが伴う。 例えば、教育的な対話では、生徒は不完全な答えをしばしば提供し、この答えと教師が期待する完璧な答えの間にはギャップがある。 成功した対話は、教師が効果的にこのギャップについて質問することで、リッチでインタラクティブな教育体験を生み出す。 このようなギャップに着目した質問(GFQ)を自動生成する問題に着目する。 我々はタスクを定義し、優れたgfqの望ましい側面を強調し、これらを満たすモデルを提案する。 最後に,人間生成の質問に対する人間の注釈者による評価を行い,競争性を示す。

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