論文の概要: Book2Dial: Generating Teacher-Student Interactions from Textbooks for Cost-Effective Development of Educational Chatbots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03307v1
• Date: Tue, 5 Mar 2024 20:12:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 16:55:05.564468
• Title: Book2Dial: Generating Teacher-Student Interactions from Textbooks for Cost-Effective Development of Educational Chatbots
• Title（参考訳）: Book2Dial:教育チャットボットのコスト効果開発のための教科書からの教師と学生のインタラクションの生成
• Authors: Junling Wang, Jakub Macina, Nico Daheim, Sankalan Pal Chowdhury, Mrinmaya Sachan
• Abstract要約: 教科書の集合に根ざした合成教師と学生の相互作用を生成するための枠組みを提案する。 我々は、このような対話が満たすべき様々な品質基準を強調し、プロンプトや微調整の大きな言語モデルに依存するいくつかのアプローチを比較した。 我々の研究は、サイズと品質のバランスをとる会話データを合成する今後の取り組みに対する洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.304476231479725
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Educational chatbots are a promising tool for assisting student learning. However, the development of effective chatbots in education has been challenging, as high-quality data is seldom available in this domain. In this paper, we propose a framework for generating synthetic teacher-student interactions grounded in a set of textbooks. Our approaches capture one aspect of learning interactions where curious students with partial knowledge interactively ask a teacher questions about the material in the textbook. We highlight various quality criteria that such dialogues should fulfill and compare several approaches relying on either prompting or fine-tuning large language models. We use synthetic dialogues to train educational chatbots and show benefits of further fine-tuning in different educational domains. However, human evaluation shows that our best data synthesis method still suffers from hallucinations and tends to reiterate information from previous conversations. Our findings offer insights for future efforts in synthesizing conversational data that strikes a balance between size and quality. We will open-source our data and code.
• Abstract（参考訳）: 教育チャットボットは、学生の学習を支援する有望なツールだ。 しかし、この領域では高品質なデータがほとんど利用できないため、教育における効果的なチャットボットの開発は困難である。 本稿では,教科書に基礎を置き,教師と学生の対話を合成する枠組みを提案する。 本手法は,教師が教科書の教材について対話的に質問する,学習相互作用の1つの側面を捉えている。 我々は、このような対話が満たすべき様々な品質基準を強調し、プロンプトや微調整の大きな言語モデルに依存するいくつかのアプローチを比較した。 我々は合成対話を用いて教育用チャットボットを訓練し、異なる教育領域でさらなる微調整の利点を示す。 しかし,人間の評価では,最高のデータ合成手法は今でも幻覚に悩まされており,過去の会話から情報を再送する傾向がある。 我々の研究は、サイズと品質のバランスをとる会話データを合成する今後の取り組みに対する洞察を提供する。 データとコードをオープンソースにします。

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