論文の概要: R2GQA: Retriever-Reader-Generator Question Answering System to Support Students Understanding Legal Regulations in Higher Education
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02840v1
- Date: Wed, 4 Sep 2024 16:12:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-05 17:11:35.171720
- Title: R2GQA: Retriever-Reader-Generator Question Answering System to Support Students Understanding Legal Regulations in Higher Education
- Title（参考訳）: R2GQA:高等教育における法規制の理解を支援するRetriever-Reader-Generator Question Answering System
- Authors: Phuc-Tinh Pham Do, Duy-Ngoc Dinh Cao, Khanh Quoc Tran, Kiet Van Nguyen,
- Abstract要約: R2GQAシステムは、Document Retriever、Machine Reader、Answer Generatorの3つの主要コンポーネントで構成されている。
本稿では,ViRHE4QAデータセット上のR2GQAシステムにおける各モジュールの設計と実装について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0395448371001137
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In this article, we propose the R2GQA system, a Retriever-Reader-Generator Question Answering system, consisting of three main components: Document Retriever, Machine Reader, and Answer Generator. The Retriever module employs advanced information retrieval techniques to extract the context of articles from a dataset of legal regulation documents. The Machine Reader module utilizes state-of-the-art natural language understanding algorithms to comprehend the retrieved documents and extract answers. Finally, the Generator module synthesizes the extracted answers into concise and informative responses to questions of students regarding legal regulations. Furthermore, we built the ViRHE4QA dataset in the domain of university training regulations, comprising 9,758 question-answer pairs with a rigorous construction process. This is the first Vietnamese dataset in the higher regulations domain with various types of answers, both extractive and abstractive. In addition, the R2GQA system is the first system to offer abstractive answers in Vietnamese. This paper discusses the design and implementation of each module within the R2GQA system on the ViRHE4QA dataset, highlighting their functionalities and interactions. Furthermore, we present experimental results demonstrating the effectiveness and utility of the proposed system in supporting the comprehension of students of legal regulations in higher education settings. In general, the R2GQA system and the ViRHE4QA dataset promise to contribute significantly to related research and help students navigate complex legal documents and regulations, empowering them to make informed decisions and adhere to institutional policies effectively. Our dataset is available for research purposes.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,Retriever-Reader-Generator Question Answeringシステムとして,Document Retriever, Machine Reader, Answer Generatorの3つの主要コンポーネントからなるR2GQAシステムを提案する。
Retrieverモジュールは、高度な情報検索技術を使用して、法的規制文書のデータセットから記事のコンテキストを抽出する。
Machine Readerモジュールは、最先端の自然言語理解アルゴリズムを使用して、検索した文書を理解し、回答を抽出する。
最後に、ジェネレータモジュールは、抽出した回答を、法規制に関する学生の質問に対する簡潔で情報的な応答に合成する。
さらに,厳密な建設プロセスを伴う9,758組の質問応答対を含む,大学研修規則の領域にViRHE4QAデータセットを構築した。
これは、高い規制領域におけるベトナム初のデータセットであり、様々な種類の回答があり、抽出的かつ抽象的である。
加えて、R2GQAシステムはベトナム語で抽象的な答えを提供する最初のシステムである。
本稿では,VRHE4QAデータセット上のR2GQAシステム内の各モジュールの設計と実装について述べる。
さらに,高等教育環境における法規制の学生の理解を支援する上で,提案システムの有効性と有用性を示す実験結果を示す。
一般に、R2GQAシステムとViRHE4QAデータセットは、関連する研究に多大な貢献を約束し、学生が複雑な法的文書や規則をナビゲートし、情報的な決定をし、制度的な政策を効果的に遵守する権限を与える。
私たちのデータセットは研究目的で利用可能です。
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