論文の概要: StorySparkQA: Expert-Annotated QA Pairs with Real-World Knowledge for Children's Story-Based Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09756v3
• Date: Fri, 04 Oct 2024 05:39:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-07 10:37:23.314837
• Title: StorySparkQA: Expert-Annotated QA Pairs with Real-World Knowledge for Children's Story-Based Learning
• Title（参考訳）: StorySparkQA: 子どものストーリーベースの学習のための実世界の知識を持つエキスパート注釈QAペア
• Authors: Jiaju Chen, Yuxuan Lu, Shao Zhang, Bingsheng Yao, Yuanzhe Dong, Ying Xu, Yunyao Li, Qianwen Wang, Dakuo Wang, Yuling Sun,
• Abstract要約: 我々は、専門家のアノテーションと思考プロセスを取得するために、既存の知識グラフによって強化されたアノテーションフレームワークを設計する。 StorySparkQAデータセットは,5,868のエキスパートアノテートされたQAペアと実世界の知識で構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.16783204588302
• License:
• Abstract: Interactive story reading is a common parent-child activity, where parents expect to teach both language skills and real-world knowledge beyond the story. While increasing storytelling and reading systems have been developed for this activity, they often fail to infuse real-world knowledge into the conversation. This limitation can be attributed to the existing question-answering (QA) datasets used for children's education, upon which the systems are built, failing to capture the nuances of how education experts think when conducting interactive story reading activities. To bridge this gap, we design an annotation framework, empowered by existing knowledge graph to capture experts' annotations and thinking process, and leverage this framework to construct StorySparkQA dataset, which comprises 5,868 expert-annotated QA pairs with real-world knowledge. We conduct automated and human expert evaluations across various QA pair generation settings to demonstrate that our StorySparkQA can effectively support models in generating QA pairs that target real-world knowledge beyond story content. StorySparkQA is available at https://huggingface.co/datasets/NEU-HAI/StorySparkQA.
• Abstract（参考訳）: インタラクティブな物語を読むことは共通の親子活動であり、両親は物語を超えて言語スキルと現実世界の知識を教えることを期待している。 ストーリーテリングや読書システムの増加はこの活動のために開発されたが、現実の知識を会話に浸透させるのに失敗することが多い。 この制限は、子供たちの教育に使われている既存のQAデータセットに起因し、システムを構築し、インタラクティブなストーリー読解活動を行う際の教育専門家の考え方のニュアンスを捉えることができない。 このギャップを埋めるために、既存の知識グラフによって強化されたアノテーションフレームワークを設計し、専門家のアノテーションと思考プロセスをキャプチャし、このフレームワークを活用してStorySparkQAデータセットを構築します。 我々は、さまざまなQAペア生成設定において、自動化された専門家による評価を行い、ストーリーSparkQAが、ストーリーコンテンツ以外の現実世界の知識をターゲットにしたQAペアの生成において、効果的にモデルをサポートできることを実証した。 StorySparkQAはhttps://huggingface.co/datasets/NEU-HAI/StorySparkQAで入手できる。

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