論文の概要: QGEval: A Benchmark for Question Generation Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05707v1
• Date: Sun, 9 Jun 2024 09:51:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-11 18:27:03.056432
• Title: QGEval: A Benchmark for Question Generation Evaluation
• Title（参考訳）: QGEval: 質問生成評価ベンチマーク
• Authors: Weiping Fu, Bifan Wei, Jianxiang Hu, Zhongmin Cai, Jun Liu,
• Abstract要約: 人間の評価は質問生成(QG)の分野で頻繁に使われており、最も正確な評価方法の1つである。 統一評価基準が欠如しており、QG技術と自動評価手法の両方の開発を妨げている。 質問生成のための多次元評価ベンチマークであるQGEvalを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.001613702628253
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automatically generated questions often suffer from problems such as unclear expression or factual inaccuracies, requiring a reliable and comprehensive evaluation of their quality. Human evaluation is frequently used in the field of question generation (QG) and is one of the most accurate evaluation methods. It also serves as the standard for automatic metrics. However, there is a lack of unified evaluation criteria, which hampers the development of both QG technologies and automatic evaluation methods. To address this, we propose QGEval, a multi-dimensional Evaluation benchmark for Question Generation, which evaluates both generated questions and existing automatic metrics across 7 dimensions: fluency, clarity, conciseness, relevance, consistency, answerability, and answer consistency. We demonstrate the appropriateness of these dimensions by examining their correlations and distinctions. Analysis with QGEval reveals that 1) most QG models perform unsatisfactorily in terms of answerability and answer consistency, and 2) existing metrics fail to align well with human assessments when evaluating generated questions across the 7 dimensions. We expect this work to foster the development of both QG technologies and automatic metrics for QG.
• Abstract（参考訳）: 自動生成された質問は、しばしば不明瞭な表現や事実的不正確さのような問題に悩まされ、その品質の信頼性と包括的な評価を必要とする。 人間の評価は質問生成(QG)の分野で頻繁に使われており、最も正確な評価方法の1つである。 また、自動メトリクスの標準としても機能する。 しかし、統一評価基準が欠如しており、QG技術と自動評価手法の両方の開発を妨げている。 そこで本研究では,質問生成のための多次元評価ベンチマークであるQGEvalを提案する。このベンチマークは,生成した質問と既存の7次元にわたる自動メトリクス(流速,明瞭度,簡潔性,妥当性,一貫性,応答性,応答性)を評価する。 これらの次元の妥当性を,それらの相関関係と相違点を調べて示す。 QGEvalによる分析が明らかに 1)ほとんどのQGモデルは、応答可能性と応答整合性の観点から不満足に機能し、 2) 既存の指標は、7次元にわたって生成された質問を評価する際に、人間の評価とうまく一致しない。 この作業は、QG技術とQGのための自動メトリクスの両方の開発を促進することが期待されている。

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