論文の概要: Disambiguation in Conversational Question Answering in the Era of LLMs and Agents: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.12543v2
• Date: Mon, 22 Sep 2025 18:36:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-24 16:16:25.629329
• Title: Disambiguation in Conversational Question Answering in the Era of LLMs and Agents: A Survey
• Title（参考訳）: LLMとエージェントの時代における会話型質問回答の曖昧さに関する調査
• Authors: Md Mehrab Tanjim, Yeonjun In, Xiang Chen, Victor S. Bursztyn, Ryan A. Rossi, Sungchul Kim, Guang-Jie Ren, Vaishnavi Muppala, Shun Jiang, Yongsung Kim, Chanyoung Park,
• Abstract要約: 自然言語処理(NLP)におけるあいまいさは依然として根本的な課題である LLM(Large Language Models)の出現により、あいまいさに対処することがさらに重要になった。 本稿では,言語駆動システムにおけるあいまいさの定義,形態,含意について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.90240495777929
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Ambiguity remains a fundamental challenge in Natural Language Processing (NLP) due to the inherent complexity and flexibility of human language. With the advent of Large Language Models (LLMs), addressing ambiguity has become even more critical due to their expanded capabilities and applications. In the context of Conversational Question Answering (CQA), this paper explores the definition, forms, and implications of ambiguity for language driven systems, particularly in the context of LLMs. We define key terms and concepts, categorize various disambiguation approaches enabled by LLMs, and provide a comparative analysis of their advantages and disadvantages. We also explore publicly available datasets for benchmarking ambiguity detection and resolution techniques and highlight their relevance for ongoing research. Finally, we identify open problems and future research directions, especially in agentic settings, proposing areas for further investigation. By offering a comprehensive review of current research on ambiguities and disambiguation with LLMs, we aim to contribute to the development of more robust and reliable LLM-based systems.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)において、言語固有の複雑さと柔軟性のため、あいまいさは依然として根本的な課題である。 LLM(Large Language Models)の出現により、あいまいさに対処することがさらに重要になった。 本稿では,会話質問回答(CQA)の文脈において,言語駆動システムにおけるあいまいさの定義,形態,含意について,特にLLMの文脈で考察する。 キーとなる用語と概念を定義し、LLMが実現した様々な曖昧なアプローチを分類し、それらの利点とデメリットの比較分析を提供する。 また、あいまいさの検出と解決のテクニックをベンチマークするための公開データセットについても検討し、現在進行中の研究に対するそれらの関連性を強調します。 最後に,オープンな問題と今後の研究方向,特にエージェント設定において,さらなる調査を行うための領域を提案する。 我々は,LLMのあいまいさと曖昧さに関する現在の研究を包括的にレビューすることで,より堅牢で信頼性の高いLLMベースのシステムの開発に貢献することを目指している。

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