論文の概要: Bridging Information Gaps with Comprehensive Answers: Improving the Diversity and Informativeness of Follow-Up Questions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17715v1
• Date: Mon, 24 Feb 2025 23:14:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 17:42:45.535058
• Title: Bridging Information Gaps with Comprehensive Answers: Improving the Diversity and Informativeness of Follow-Up Questions
• Title（参考訳）: 包括的回答を用いたブリッジ情報ギャップ:フォローアップ質問の多様性とインフォーマル性の改善
• Authors: Zhe Liu, Taekyu Kang, Haoyu Wang, Seyed Hossein Alavi, Vered Shwartz,
• Abstract要約: 本稿では,未回答情報を対象とした多種多様な質問を生成する手法を提案する。 提案手法は,既存のフォローアップ質問データセットの強化に応用される。 実験の結果,拡張データセットを微調整した言語モデルでは,品質と多様性が著しく向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.46658818885097
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Effective conversational systems are expected to dynamically generate contextual follow-up questions to elicit new information while maintaining the conversation flow. While humans excel at asking diverse and informative questions by intuitively assessing both obtained and missing information, existing models often fall short of human performance on this task. To mitigate this, we propose a method that generates diverse and informative questions based on targeting unanswered information using a hypothetical LLM-generated "comprehensive answer". Our method is applied to augment an existing follow-up questions dataset. The experimental results demonstrate that language models fine-tuned on the augmented datasets produce follow-up questions of significantly higher quality and diversity. This promising approach could be effectively adopted to future work to augment information-seeking dialogues for reducing ambiguities and improving the accuracy of LLM answers.
• Abstract（参考訳）: 効果的な会話システムは、会話の流れを維持しながら、コンテキスト追従質問を動的に生成し、新たな情報を引き出すことが期待されている。 人間は、得られた情報と欠落した情報の両方を直感的に評価することで、多様で情報に富んだ質問をするのに長けているが、既存のモデルは、このタスクにおける人間のパフォーマンスに欠けることが多い。 そこで本研究では,LLMが生成した仮説的「包括的回答」を用いて,未回答情報を対象とした多種多様な質問を生成する手法を提案する。 提案手法は,既存のフォローアップ質問データセットの強化に応用される。 実験の結果,拡張データセットを微調整した言語モデルでは,品質と多様性が著しく向上した。 この将来的なアプローチは、曖昧さを減らし、LLM回答の精度を向上させるために、情報探索対話を強化するために効果的に採用される可能性がある。

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