論文の概要: FairytaleQA Translated: Enabling Educational Question and Answer Generation in Less-Resourced Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04233v1
• Date: Thu, 6 Jun 2024 16:31:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 13:59:57.811069
• Title: FairytaleQA Translated: Enabling Educational Question and Answer Generation in Less-Resourced Languages
• Title（参考訳）: FairytaleQA 翻訳:低リソース言語における教育的質問と回答の作成
• Authors: Bernardo Leite, Tomás Freitas Osório, Henrique Lopes Cardoso,
• Abstract要約: 本稿では,幼児の物語理解能力の評価と向上を目的とした,有名なQAデータセットであるFairytaleQAの機械翻訳版を紹介する。 我々は、翻訳データセット内の質問生成(QG)タスクとQAタスクのベンチマークを確立するために、微調整された、控えめなスケールのモデルを採用している。 本稿では,質問応答対の生成モデルを提案し,質問適合性,回答可能性,妥当性,子どもの適合性などの品質指標を取り入れた評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Question Answering (QA) datasets are crucial in assessing reading comprehension skills for both machines and humans. While numerous datasets have been developed in English for this purpose, a noticeable void exists in less-resourced languages. To alleviate this gap, our paper introduces machine-translated versions of FairytaleQA, a renowned QA dataset designed to assess and enhance narrative comprehension skills in young children. By employing fine-tuned, modest-scale models, we establish benchmarks for both Question Generation (QG) and QA tasks within the translated datasets. In addition, we present a case study proposing a model for generating question-answer pairs, with an evaluation incorporating quality metrics such as question well-formedness, answerability, relevance, and children suitability. Our evaluation prioritizes quantifying and describing error cases, along with providing directions for future work. This paper contributes to the advancement of QA and QG research in less-resourced languages, promoting accessibility and inclusivity in the development of these models for reading comprehension. The code and data is publicly available at github.com/bernardoleite/fairytaleqa-translated.
• Abstract（参考訳）: 質問応答(QA)データセットは、機械と人の両方の読解スキルを評価するのに不可欠である。 この目的のために多くのデータセットが英語で開発されているが、少ないリソースの言語には顕著な空白が存在する。 このギャップを緩和するために,幼児の物語理解能力の評価と向上を目的とした有名なQAデータセットであるFairytaleQAの機械翻訳版を紹介した。 微調整された、控えめなスケールのモデルを用いることで、翻訳データセット内の質問生成(QG)タスクとQAタスクのベンチマークを確立する。 また,質問対生成モデルを提案するケーススタディとして,質問適合性,回答可能性,妥当性,子どもの適合性などの品質指標を取り入れた評価を行った。 我々の評価は、エラー事例の定量化と記述を優先し、今後の作業の方向性を提供する。 本稿では,低リソース言語におけるQA研究とQG研究の進展に寄与し,これらの学習モデルの開発におけるアクセシビリティとインクリシティの促進に寄与する。 コードとデータはgithub.com/bernardoleite/fairytaleqa-tranlateで公開されている。

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