論文の概要: PeerQA: A Scientific Question Answering Dataset from Peer Reviews

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13668v1
• Date: Wed, 19 Feb 2025 12:24:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 14:01:53.085038
• Title: PeerQA: A Scientific Question Answering Dataset from Peer Reviews
• Title（参考訳）: PeerQA: Peer Reviewsのデータに対する科学的疑問
• Authors: Tim Baumgärtner, Ted Briscoe, Iryna Gurevych,
• Abstract要約: 実世界の科学的、文書レベルの質問回答データセットであるPeerQAを提示する。 データセットには208の学術論文から579のQAペアが含まれており、MLとNLPが多数を占めている。 収集したデータセットを詳細に分析し、3つのタスクのベースラインシステムを確立する実験を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.95579001315713
• License:
• Abstract: We present PeerQA, a real-world, scientific, document-level Question Answering (QA) dataset. PeerQA questions have been sourced from peer reviews, which contain questions that reviewers raised while thoroughly examining the scientific article. Answers have been annotated by the original authors of each paper. The dataset contains 579 QA pairs from 208 academic articles, with a majority from ML and NLP, as well as a subset of other scientific communities like Geoscience and Public Health. PeerQA supports three critical tasks for developing practical QA systems: Evidence retrieval, unanswerable question classification, and answer generation. We provide a detailed analysis of the collected dataset and conduct experiments establishing baseline systems for all three tasks. Our experiments and analyses reveal the need for decontextualization in document-level retrieval, where we find that even simple decontextualization approaches consistently improve retrieval performance across architectures. On answer generation, PeerQA serves as a challenging benchmark for long-context modeling, as the papers have an average size of 12k tokens. Our code and data is available at https://github.com/UKPLab/peerqa.
• Abstract（参考訳）: 実世界の科学的、文書レベルの質問回答(QA)データセットであるPeerQAを提示する。 PeerQAの質問は、査読官が科学論文を徹底的に調べながら提起した質問を含むピアレビューから出されている。 回答は各論文の原作者によって注釈付けされている。 データセットには208の学術論文から579のQAペアが含まれており、MLとNLPが多数を占めており、GeoscienceやPublic Healthといった他の科学コミュニティのサブセットも含まれている。 PeerQAは、エビデンス検索、未解決質問分類、回答生成の3つの重要なタスクをサポートする。 収集したデータセットを詳細に分析し、3つのタスクのベースラインシステムを確立する実験を行う。 実験と分析により,文書レベルの検索における非コンテクスチャ化の必要性が明らかになり,単純な非コンテクスチャ化アプローチであっても,アーキテクチャ間の検索性能は一貫して向上することがわかった。 PeerQAは、回答生成において、1kのトークンの平均サイズを持つため、長期コンテキストモデリングの挑戦的なベンチマークとして機能する。 私たちのコードとデータはhttps://github.com/UKPLab/peerqa.comで公開されています。

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