Fugu-MT 論文翻訳(概要): Interpreting Answers to Yes-No Questions in User-Generated Content

論文の概要: Interpreting Answers to Yes-No Questions in User-Generated Content

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15464v1
Date: Tue, 24 Oct 2023 02:27:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-25 20:50:12.107236
Title: Interpreting Answers to Yes-No Questions in User-Generated Content
Title（参考訳）: ユーザ生成コンテンツにおけるyes-no質問に対する回答の解釈
Authors: Shivam Mathur, Keun Hee Park, Dhivya Chinnappa, Saketh Kotamraju and Eduardo Blanco
Abstract要約: われわれは4,442件の新しいコーパスをTwitterから提示する。本稿では,「イエス」あるいは「ノー」の解答と「ノー」の解答の言語的特徴について論じる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.609428542164888
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Interpreting answers to yes-no questions in social media is difficult. Yes and no keywords are uncommon, and the few answers that include them are rarely to be interpreted what the keywords suggest. In this paper, we present a new corpus of 4,442 yes-no question-answer pairs from Twitter. We discuss linguistic characteristics of answers whose interpretation is yes or no, as well as answers whose interpretation is unknown. We show that large language models are far from solving this problem, even after fine-tuning and blending other corpora for the same problem but outside social media.
Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアでイエスノー質問に対する回答の解釈は難しい。もちろん、キーワードは珍しくなく、それらを含む答えは、キーワードが提案するものと解釈されることは滅多にない。本稿では,Twitterから4,442件の質問応答対を新たに提示する。我々は, 解釈がイエスかノーか, 解釈が不明な回答の言語的特徴について論じる。大規模な言語モデルは、同じ問題に対して他のコーパスを微調整しブレンドした後でも、ソーシャルメディア以外でも、この問題を解決するには程遠いことを示している。

関連論文リスト

CaLMQA: Exploring culturally specific long-form question answering across 23 languages [58.18984409715615]
CaLMQAは、23の言語にまたがる1.5Kの文化的に特定の質問のコレクションであり、51の文化的に翻訳された質問は、英語から22の言語に翻訳されている。コミュニティのWebフォーラムから自然に発生する質問を収集し、ネイティブスピーカーを雇い、FijianやKirndiといった未調査言語をカバーする質問を書いています。私たちのデータセットには、文化的トピック(伝統、法律、ニュースなど)とネイティブスピーカーの言語使用を反映した、多種多様な複雑な質問が含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-25T17:45:26Z)
Interpreting Answers to Yes-No Questions in Dialogues from Multiple Domains [13.057934487969522]
多くの場合、イエス、ノー、または同様の極性キーワードを明示せずにイエスノー質問に答える。我々は,映画脚本,テニスインタビュー,航空顧客サービスという3つの領域に新たなベンチマークを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-25T00:13:00Z)
Which questions should I answer? Salience Prediction of Inquisitive Questions [118.097974193544]
非常に健全な質問は、同じ記事で経験的に答えられる可能性が高いことを示す。質問に対する回答が,ニュースの要約品質の指標であることを示すことで,我々の知見をさらに検証する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-16T21:33:05Z)
Interpreting Indirect Answers to Yes-No Questions in Multiple Languages [10.786408005081993]
この難しい問題に集中し、8つの言語で新しいベンチマークをリリースします。直接解答(すなわち極性キーワード)は、間接解答を解釈するモデルを訓練するのに有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-20T05:43:33Z)
Answering Ambiguous Questions with a Database of Questions, Answers, and Revisions [95.92276099234344]
ウィキペディアから生成される曖昧な質問のデータベースを利用して、あいまいな質問に答えるための新しい最先端技術を提案する。提案手法は,リコール対策で15%,予測出力から不明瞭な質問を評価する尺度で10%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-16T20:23:16Z)
What Types of Questions Require Conversation to Answer? A Case Study of AskReddit Questions [16.75969771718778]
本研究の目的は,会話を通じて最もよく答えられる無謀でオープンな質問の種類を調べることで,会話システムの境界を推し進めることである。我々は、AskRedditに投稿された100万件のオープンエンドリクエストから500件の質問をサンプリングし、オンラインの群衆労働者を雇い、これらの質問について8つの質問に答えた。私たちは、人々が十分に解決するために会話を必要とすると信じている問題は、非常に社会的かつ個人的なものであることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-30T21:05:22Z)
Why Did the Chicken Cross the Road? Rephrasing and Analyzing Ambiguous Questions in VQA [33.11688014628816]
あいまいな質問を解決することが、彼らに答える上で鍵となる。あいまいな例のデータセットを作成し、それらが対処する基礎的な質問によって回答をグループ化し、各グループに対する質問を言い換えてあいまいさを減らします。そして、自動的および人的評価により、よりあいまいな質問を生成する英語の質問生成モデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-14T16:45:42Z)
GooAQ: Open Question Answering with Diverse Answer Types [63.06454855313667]
さまざまな回答型を持つ大規模データセットであるGooAQを紹介する。このデータセットには500万の質問と300万の回答が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-18T05:40:39Z)
XOR QA: Cross-lingual Open-Retrieval Question Answering [75.20578121267411]
この作業は、言語横断的な設定に応答するオープン検索の質問を拡張します。我々は,同じ回答を欠いた質問に基づいて,大規模なデータセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-22T16:47:17Z)
"I'd rather just go to bed": Understanding Indirect Answers [61.234722570671686]
我々は,質問に対する間接的応答の理解という,現実的な推論問題をダイアログで再検討する。最初の大規模英語コーパス「Circa」を34,268対(極性質問,間接回答)で作成・リリースする。本稿では,質問応答対のカテゴリを予測するためにBERTに基づくニューラルモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-07T14:41:40Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。