論文の概要: Analyzing Human Questioning Behavior and Causal Curiosity through Natural Queries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20318v2
• Date: Thu, 24 Oct 2024 09:21:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 12:52:18.092933
• Title: Analyzing Human Questioning Behavior and Causal Curiosity through Natural Queries
• Title（参考訳）: 自然問合せによる質問行動と因果好奇心の分析
• Authors: Roberto Ceraolo, Dmitrii Kharlapenko, Ahmad Khan, Amélie Reymond, Rada Mihalcea, Bernhard Schölkopf, Mrinmaya Sachan, Zhijing Jin,
• Abstract要約: NatQuest(ナットクエスト)は、3つの異なるソースから自然発生の質問13,500件のコレクションである。 分析の結果,データセット内には因果的疑問(最大42%)が有意な存在であることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.70689724416698
• License:
• Abstract: The recent development of Large Language Models (LLMs) has changed our role in interacting with them. Instead of primarily testing these models with questions we already know the answers to, we now use them to explore questions where the answers are unknown to us. This shift, which hasn't been fully addressed in existing datasets, highlights the growing need to understand naturally occurring human questions - that are more complex, open-ended, and reflective of real-world needs. To this end, we present NatQuest, a collection of 13,500 naturally occurring questions from three diverse sources: human-to-search-engine queries, human-to-human interactions, and human-to-LLM conversations. Our comprehensive collection enables a rich understanding of human curiosity across various domains and contexts. Our analysis reveals a significant presence of causal questions (up to 42%) within the dataset, for which we develop an iterative prompt improvement framework to identify all causal queries, and examine their unique linguistic properties, cognitive complexity, and source distribution. We also lay the groundwork to explore LLM performance on these questions and provide six efficient classification models to identify causal questions at scale for future work.
• Abstract（参考訳）: 近年のLarge Language Models (LLMs) の発展は、それらの相互作用における私たちの役割を変えました。 解答をすでに知っている質問でこれらのモデルを主にテストするのではなく、現在、解答が未知の質問に使用しています。 このシフトは、既存のデータセットで完全に対処されていないが、自然に発生する人間の質問を理解する必要性が高まっていることを強調している。 この目的のために、NatQuestは、人間と検索エンジンのクエリ、人間と人間のインタラクション、人間とLLMの会話という3つの異なるソースから自然に発生する13,500の質問のコレクションを提示する。 包括的収集により、さまざまな分野や状況における人間の好奇心の理解が深まります。 分析の結果,すべての因果的クエリを識別する反復的即時改善フレームワークを開発し,その固有の言語特性,認知的複雑性,ソース分布について検討した。 また、これらの質問に対してLLM性能を探索し、6つの効率的な分類モデルを提供し、将来の作業のために大規模に因果関係を識別する。

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