論文の概要: Automatic Answerability Evaluation for Question Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12546v1
• Date: Fri, 22 Sep 2023 00:13:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-25 16:20:53.148011
• Title: Automatic Answerability Evaluation for Question Generation
• Title（参考訳）: 質問生成のための自動応答性評価
• Authors: Zifan Wang, Kotaro Funakoshi, Manabu Okumura
• Abstract要約: 本研究は,提案した質問が参照回答によって答えられるかどうかを評価するために,提案手法をPMAN(Prompting-based Metric on ANswerability)として提案する。 ChatGPTに基づくQGモデルの実装は,解答可能な質問を生成する上で,最先端(SOTA)性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.1067137848404
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conventional automatic evaluation metrics, such as BLEU and ROUGE, developed for natural language generation (NLG) tasks, are based on measuring the n-gram overlap between the generated and reference text. These simple metrics may be insufficient for more complex tasks, such as question generation (QG), which requires generating questions that are answerable by the reference answers. Developing a more sophisticated automatic evaluation metric, thus, remains as an urgent problem in QG research. This work proposes a Prompting-based Metric on ANswerability (PMAN), a novel automatic evaluation metric to assess whether the generated questions are answerable by the reference answers for the QG tasks. Extensive experiments demonstrate that its evaluation results are reliable and align with human evaluations. We further apply our metric to evaluate the performance of QG models, which shows our metric complements conventional metrics. Our implementation of a ChatGPT-based QG model achieves state-of-the-art (SOTA) performance in generating answerable questions.
• Abstract（参考訳）: 自然言語生成(nlg)タスク用に開発されたbleuやrougeなどの従来の自動評価指標は、生成されたテキストと参照テキストのn-gram重なりの測定に基づいている。 これらの単純なメトリクスは、質問生成(QG)のようなより複雑なタスクには不十分であり、参照された回答によって答えられる質問を生成する必要がある。 より高度な自動評価指標の開発は、QG研究において緊急の問題として残っている。 本研究は,qgタスクに対する基準回答によって生成された質問が回答可能かどうかを評価するための,新しい自動評価指標であるpman(progging-based metric on answerability)を提案する。 大規模な実験により、評価結果は信頼性が高く、人間の評価と一致していることが示された。 さらに,従来の指標を補完する指標であるQGモデルの性能評価に指標を適用した。 ChatGPTに基づくQGモデルの実装は,解答可能な質問を生成する上で,最先端(SOTA)性能を実現する。

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