論文の概要: Explainability for Transparent Conversational Information-Seeking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03303v1
• Date: Mon, 06 May 2024 09:25:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 00:59:00.435357
• Title: Explainability for Transparent Conversational Information-Seeking
• Title（参考訳）: 透明な対話型情報探索のための説明可能性
• Authors: Weronika Łajewska, Damiano Spina, Johanne Trippas, Krisztian Balog,
• Abstract要約: 本研究は,反応を説明する様々な方法について考察する。 本研究は,説明タイプ,品質,提示モードの透過性を探索することにより,システム生成応答とユーザが検証可能な応答とのギャップを埋めることを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.790574266700006
• License:
• Abstract: The increasing reliance on digital information necessitates advancements in conversational search systems, particularly in terms of information transparency. While prior research in conversational information-seeking has concentrated on improving retrieval techniques, the challenge remains in generating responses useful from a user perspective. This study explores different methods of explaining the responses, hypothesizing that transparency about the source of the information, system confidence, and limitations can enhance users' ability to objectively assess the response. By exploring transparency across explanation type, quality, and presentation mode, this research aims to bridge the gap between system-generated responses and responses verifiable by the user. We design a user study to answer questions concerning the impact of (1) the quality of explanations enhancing the response on its usefulness and (2) ways of presenting explanations to users. The analysis of the collected data reveals lower user ratings for noisy explanations, although these scores seem insensitive to the quality of the response. Inconclusive results on the explanations presentation format suggest that it may not be a critical factor in this setting.
• Abstract（参考訳）: デジタル情報への依存度の増加は、特に情報の透明性の観点から、会話検索システムの進歩を必要としている。 会話情報検索における先行研究は,検索技術の改善に重点を置いているが,ユーザの視点から有用な応答の生成には依然として課題が残っている。 本研究は,情報源,システム信頼性,限界の透明性が,ユーザの反応を客観的に評価する能力を高めることを仮定して,応答を説明する様々な方法を検討する。 本研究は,説明タイプ,品質,提示モードの透過性を探索することにより,システム生成応答とユーザが検証可能な応答とのギャップを埋めることを目的とする。 本研究は,(1)その有用性に関する説明の質,(2)ユーザへの説明の提示方法に関する質問に答えるためのユーザスタディを設計する。 収集したデータを解析した結果、ノイズの多い説明のために低いユーザレーティングが示されるが、これらのスコアは応答の質に敏感に思える。 説明書の提示形式に関する決定的な結果は、この設定において重要な要因ではないかもしれないことを示唆している。

関連論文リスト

• Rethinking the Evaluation of Dialogue Systems: Effects of User Feedback on Crowdworkers and LLMs [57.16442740983528]
  アドホック検索では、評価は暗黙のフィードバックを含むユーザーの行動に大きく依存する。 アノテータの会話知覚におけるターン評価におけるユーザフィードバックの役割はほとんど研究されていない。 本稿では,タスク指向対話システム(TDS)の評価が,ターンのフォローアップ発話を通じて提供されるユーザフィードバック,明示的あるいは暗黙的な評価にどのように影響するかに注目した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-19T16:45:50Z)
• Diffexplainer: Towards Cross-modal Global Explanations with Diffusion Models [51.21351775178525]
  DiffExplainerは、言語ビジョンモデルを活用することで、マルチモーダルなグローバルな説明可能性を実現する新しいフレームワークである。 最適化されたテキストプロンプトに条件付けされた拡散モデルを使用し、クラス出力を最大化する画像を合成する。 生成した視覚的記述の分析により、バイアスと突発的特徴の自動識別が可能になる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-03T10:11:22Z)
• PAQA: Toward ProActive Open-Retrieval Question Answering [34.883834970415734]
  本研究の目的は、ユーザクエリとドキュメントの両方に存在する固有の曖昧さを考慮し、関連性のある明確な質問を生成するという課題に取り組むことである。 本稿では,既存のAmbiNQデータセットの拡張であるPAQAを提案する。 次に,様々なモデルの評価を行い,経路探索があいまいさの検出と明瞭な質問の生成にどのように影響するかを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-26T14:40:34Z)
• Asking Multimodal Clarifying Questions in Mixed-Initiative Conversational Search [89.1772985740272]
  混合開始型会話検索システムでは、質問を明確にすることで、意図を単一のクエリで表現するのに苦労するユーザを支援する。 マルチモーダル情報が関係するシナリオでは、非テクスチャ情報を用いることで、明確化のプロセスを改善することができると仮定する。 質問を明確にする4k以上のマルチモーダルを含むMelonというデータセットを収集し、14k以上の画像で濃縮する。 クエリの明確化フェーズにおけるマルチモーダルコンテンツの重要性を理解するために,いくつかの解析を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-12T16:04:01Z)
• InfoLossQA: Characterizing and Recovering Information Loss in Text Simplification [60.10193972862099]
  本研究は, 簡易化による情報損失を問合せ・問合せ形式で特徴づけ, 回復する枠組みを提案する。 QAペアは、読者がテキストの知識を深めるのに役立つように設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-29T19:00:01Z)
• FeedbackMap: a tool for making sense of open-ended survey responses [1.0660480034605242]
  このデモでは、自然言語処理技術を使用したWebベースのツールであるFeedbackMapを紹介し、オープンな調査回答の分析を容易にする。 本稿では,複数の視点から調査結果を調べることの重要性と,要約手法によって導入された潜在的なバイアスについて論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-26T23:38:24Z)
• Explaining Explainability: Towards Deeper Actionable Insights into Deep Learning through Second-order Explainability [70.60433013657693]
  2階説明可能なAI(SOXAI)は、最近インスタンスレベルからデータセットレベルまで説明可能なAI(XAI)を拡張するために提案されている。 そこで本研究では,SOXAIの動作可能な洞察に基づくトレーニングセットから無関係な概念を除外することで,モデルの性能を向上させることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-14T23:24:01Z)
• Interactive Explanation with Varying Level of Details in an Explainable Scientific Literature Recommender System [0.5937476291232802]
  本稿では,ユーザ中心の対話型説明モデルの採用を目標とし,さまざまな詳細レベルの説明を提供するとともに,ユーザのニーズや好みに基づいた説明の対話,制御,パーソナライズを可能にする。 本研究では,対話的説明の提供がユーザによる説明可能なRSの知覚に与える影響について質的研究を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-09T10:48:04Z)
• Can Pre-trained Vision and Language Models Answer Visual Information-Seeking Questions? [50.29862466940209]
  情報検索に適した視覚的質問応答データセットであるInfoSeekを紹介する。 事前学習した様々な視覚的質問応答モデルを分析し,その特徴について考察する。 関連文書を検索することでInfoSeekの性能を向上させるために,正確な視覚的実体認識が利用できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-23T00:33:54Z)
• Guided Transformer: Leveraging Multiple External Sources for Representation Learning in Conversational Search [36.64582291809485]
  あいまいなクエリやフェースドクエリに対する質問を明確にすることは,様々な情報検索システムにおいて有用な手法として認識されている。 本稿では,トランスフォーマーネットワークが学習した表現を,外部情報ソースからの新たなアテンション機構を用いて強化する。 実験では,検索の明確化のための公開データセットを用いて,競合するベースラインと比較して大きな改善点を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-13T03:24:53Z)
• Review-guided Helpful Answer Identification in E-commerce [38.276241153439955]
  製品固有のコミュニティ質問応答プラットフォームは、潜在的な顧客の懸念に対処するのに大いに役立ちます。 このようなプラットフォーム上でユーザが提供する回答は、その品質に大きく違いがあります。 コミュニティからのヘルプフルネスの投票は、回答の全体的な品質を示すことができるが、しばしば欠落している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-13T11:34:29Z)

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。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。