論文の概要: Topic-Conversation Relevance (TCR) Dataset and Benchmarks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00038v2
• Date: Mon, 04 Nov 2024 03:40:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:50:34.838738
• Title: Topic-Conversation Relevance (TCR) Dataset and Benchmarks
• Title（参考訳）: Topic-Conversation Relevance (TCR) データセットとベンチマーク
• Authors: Yaran Fan, Jamie Pool, Senja Filipi, Ross Cutler,
• Abstract要約: このデータセットには1500のユニークなミーティング、2200万ワードのテキストと15,000以上のミーティングトピックが含まれている。 各データソースに対して、GPT-4を用いてベンチマークを作成し、転写-位相関係を理解するためのモデル精度を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.489839700079772
• License:
• Abstract: Workplace meetings are vital to organizational collaboration, yet a large percentage of meetings are rated as ineffective. To help improve meeting effectiveness by understanding if the conversation is on topic, we create a comprehensive Topic-Conversation Relevance (TCR) dataset that covers a variety of domains and meeting styles. The TCR dataset includes 1,500 unique meetings, 22 million words in transcripts, and over 15,000 meeting topics, sourced from both newly collected Speech Interruption Meeting (SIM) data and existing public datasets. Along with the text data, we also open source scripts to generate synthetic meetings or create augmented meetings from the TCR dataset to enhance data diversity. For each data source, benchmarks are created using GPT-4 to evaluate the model accuracy in understanding transcription-topic relevance.
• Abstract（参考訳）: 職場でのミーティングは組織的なコラボレーションには不可欠ですが、ほとんどのミーティングは効果がないと評価されています。 会話が話題になっているかどうかを理解することで、ミーティングの有効性を向上させるために、さまざまなドメインやミーティングスタイルをカバーする包括的なトピック・会話関連(TCR)データセットを作成します。 TCRデータセットには,1500のユニークなミーティング,2200万ワードの書き起こし,新たに収集されたSpeech Interruption Meeting(SIM)データと既存の公開データセットから得られた15,000以上のミーティングトピックが含まれている。 また、テキストデータとともに、合成会議を生成するためのスクリプトをオープンソース化し、TCRデータセットから追加会議を作成し、データの多様性を高めます。 各データソースに対して、GPT-4を用いてベンチマークを作成し、転写-位相関係を理解するためのモデル精度を評価する。

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