論文の概要: How to Engage Your Readers? Generating Guiding Questions to Promote Active Reading
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14309v2
- Date: Mon, 29 Jul 2024 01:19:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-30 20:31:59.714401
- Title: How to Engage Your Readers? Generating Guiding Questions to Promote Active Reading
- Title（参考訳）: 読者をエンゲージする方法 : アクティブリーディングを促進するための指導的質問の生成
- Authors: Peng Cui, Vilém Zouhar, Xiaoyu Zhang, Mrinmaya Sachan,
- Abstract要約: 教科書や科学論文から10Kのインテキスト質問のデータセットであるGuidingQを紹介した。
言語モデルを用いてこのような質問を生成するための様々なアプローチを探索する。
我々は、そのような質問が読解に与える影響を理解するために、人間の研究を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.19226384241482
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Using questions in written text is an effective strategy to enhance readability. However, what makes an active reading question good, what the linguistic role of these questions is, and what is their impact on human reading remains understudied. We introduce GuidingQ, a dataset of 10K in-text questions from textbooks and scientific articles. By analyzing the dataset, we present a comprehensive understanding of the use, distribution, and linguistic characteristics of these questions. Then, we explore various approaches to generate such questions using language models. Our results highlight the importance of capturing inter-question relationships and the challenge of question position identification in generating these questions. Finally, we conduct a human study to understand the implication of such questions on reading comprehension. We find that the generated questions are of high quality and are almost as effective as human-written questions in terms of improving readers' memorization and comprehension.
- Abstract（参考訳）: テキストで質問を使うことは、読みやすさを高める効果的な戦略である。
しかし、アクティブ・リーディング・質問がよいもの、これらの質問の言語的役割がどのようなもので、人間の読書にどのような影響を及ぼすかは、いまだ検討されていない。
教科書や科学論文から10Kのインテキスト質問のデータセットであるGuidingQを紹介した。
データセットを解析することにより,これらの質問の使用,分布,言語的特徴を包括的に理解する。
そこで本稿では,言語モデルを用いてこのような質問を生成するための様々なアプローチについて検討する。
本研究は,質問間の関係を捉えることの重要性と,これらの質問を生成する上での質問位置識別の課題を強調した。
最後に,このような質問が読解に与える影響を理解するために人間による研究を行う。
生成した質問は高品質であり、読者の記憶と理解を改善するという意味では、人間による質問と同程度に効果的であることがわかった。
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