論文の概要: Answering Subjective Induction Questions on Products by Summarizing
Multi-sources Multi-viewpoints Knowledge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.05938v2
- Date: Fri, 6 Oct 2023 12:35:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-13 04:01:51.088862
- Title: Answering Subjective Induction Questions on Products by Summarizing
Multi-sources Multi-viewpoints Knowledge
- Title（参考訳）: マルチソース多視点知識の要約による製品に対する主観的誘導質問への回答
- Authors: Yufeng Zhang (1 and 2), Meng-xiang Wang (3), and Jianxing Yu (1, 2 and
4) ((1) School of Artificial Intelligence, Sun Yat-sen University, Zhuhai
519082 (2) Guangdong Key Laboratory of Big Data Analysis and Processing,
510006, China (3) China National Institute of Standardization, 100088, China
(4) Pazhou Lab, Guangzhou, 510330, China)
- Abstract要約: 本稿では,製品に対する主観的誘導質問に対する回答の分野における新しい課題を提案する。
この種の質問に対する答えは普遍的ではないが、多くの観点から解釈できる。
満足した答えは、これらの主観的な意見を複数の情報源から要約し、客観的な知識を提供することができるべきである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.04791377777154766
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper proposes a new task in the field of Answering Subjective Induction
Question on Products (SUBJPQA). The answer to this kind of question is
non-unique, but can be interpreted from many perspectives. For example, the
answer to 'whether the phone is heavy' has a variety of different viewpoints. A
satisfied answer should be able to summarize these subjective opinions from
multiple sources and provide objective knowledge, such as the weight of a
phone. That is quite different from the traditional QA task, in which the
answer to a factoid question is unique and can be found from a single data
source. To address this new task, we propose a three-steps method. We first
retrieve all answer-related clues from multiple knowledge sources on facts and
opinions. The implicit commonsense facts are also collected to supplement the
necessary but missing contexts. We then capture their relevance with the
questions by interactive attention. Next, we design a reinforcement-based
summarizer to aggregate all these knowledgeable clues. Based on a
template-controlled decoder, we can output a comprehensive and
multi-perspective answer. Due to the lack of a relevant evaluated benchmark set
for the new task, we construct a large-scale dataset, named SupQA, consisting
of 48,352 samples across 15 product domains. Evaluation results show the
effectiveness of our approach.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,製品に対する主観的帰納的質問(subjpqa)に回答する新しい課題を提案する。
この種の質問に対する答えは非統一的だが、多くの観点から解釈できる。
例えば、「電話が重いかどうか」に対する答えには、様々な視点がある。
満足した回答は、これらの主観的な意見を複数の情報源から要約し、電話の重みなど客観的な知識を提供することができるべきである。
これは、ファクトイドの質問に対する回答がユニークで、単一のデータソースから見つけることができる従来のQAタスクとはかなり異なる。
この課題に対処するために,3段階の手法を提案する。
まず、事実や意見に関する複数の知識ソースから、回答に関連するすべての手がかりを抽出する。
暗黙のコモンセンス事実も、必要だが欠落した文脈を補うために収集される。
そして、対話的な注意による質問との関係を捉えます。
次に,これらの知識を集約する強化型要約器を設計する。
テンプレート制御デコーダに基づいて,包括的かつマルチパースペクティブな回答を出力できる。
新しいタスクに関連性のある評価ベンチマークセットがないため、15のプロダクトドメインにわたる48,352のサンプルからなる大規模データセットであるSupQAを構築した。
評価結果は,我々のアプローチの有効性を示している。
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