論文の概要: cPAPERS: A Dataset of Situated and Multimodal Interactive Conversations in Scientific Papers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08398v1
- Date: Wed, 12 Jun 2024 16:46:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-13 15:57:07.868875
- Title: cPAPERS: A Dataset of Situated and Multimodal Interactive Conversations in Scientific Papers
- Title（参考訳）: cPAPERS:科学論文における位置的・多モーダルな対話のデータセット
- Authors: Anirudh Sundar, Jin Xu, William Gay, Christopher Richardson, Larry Heck,
- Abstract要約: 本研究は,学術論文のレビューから,対話型質問応答ペアのデータセットである会話型論文(cPAPERS)を紹介する。
本稿では,OpenReviewからこれらの質問応答ペアを収集し,ソースファイルからコンテキスト情報に関連付けるためのデータ収集戦略を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.103692331918768
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: An emerging area of research in situated and multimodal interactive conversations (SIMMC) includes interactions in scientific papers. Since scientific papers are primarily composed of text, equations, figures, and tables, SIMMC methods must be developed specifically for each component to support the depth of inquiry and interactions required by research scientists. This work introduces Conversational Papers (cPAPERS), a dataset of conversational question-answer pairs from reviews of academic papers grounded in these paper components and their associated references from scientific documents available on arXiv. We present a data collection strategy to collect these question-answer pairs from OpenReview and associate them with contextual information from LaTeX source files. Additionally, we present a series of baseline approaches utilizing Large Language Models (LLMs) in both zero-shot and fine-tuned configurations to address the cPAPERS dataset.
- Abstract（参考訳）: 位置およびマルチモーダル対話(SIMMC)における研究分野は、科学論文における相互作用を含む。
科学論文は主にテキスト、方程式、数字、表から成り立っているため、SIMMC法は研究科学者が必要とする調査と相互作用の深さを支援するために、各コンポーネント向けに特別に開発されなければならない。
本論文では,これらの論文に基礎を置く学術論文のレビューと,arXivで利用可能な学術文献からの参考資料から,会話型質問応答ペアのデータセットである会話型論文(cPAPERS)を紹介する。
本稿では,OpenReview からこれらの質問応答ペアを収集し,LaTeX ソースファイルからコンテキスト情報に関連付けるためのデータ収集戦略を提案する。
さらに我々は,cPAPERSデータセットに対処するために,ゼロショットと微調整の両方の設定でLarge Language Models(LLM)を利用する一連のベースラインアプローチを提案する。
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