論文の概要: WildClaims: Information Access Conversations in the Wild(Chat)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.17442v1
• Date: Mon, 22 Sep 2025 07:32:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 14:36:18.895118
• Title: WildClaims: Information Access Conversations in the Wild(Chat)
• Title（参考訳）: WildClaims: 野生における情報アクセスに関する会話(チャット)
• Authors: Hideaki Joko, Shakiba Amirshahi, Charles L. A. Clarke, Faegheh Hasibi,
• Abstract要約: ユーザによる情報へのアクセスは,システムによってなされる,チェック価値のある事実の主張として暗黙的に発生する。 3000のWildChat会話で7,587発の発話から121,905件の事実主張を抽出した新しいリソースであるWildClaimsデータセットをリリースする。 本資料の予備的分析から,18%～51%の会話がチェック価値のあるアサーションを含むことが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.147482837466132
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid advancement of Large Language Models (LLMs) has transformed conversational systems into practical tools used by millions. However, the nature and necessity of information retrieval in real-world conversations remain largely unexplored, as research has focused predominantly on traditional, explicit information access conversations. The central question is: What do real-world information access conversations look like? To this end, we first conduct an observational study on the WildChat dataset, large-scale user-ChatGPT conversations, finding that users' access to information occurs implicitly as check-worthy factual assertions made by the system, even when the conversation's primary intent is non-informational, such as creative writing. To enable the systematic study of this phenomenon, we release the WildClaims dataset, a novel resource consisting of 121,905 extracted factual claims from 7,587 utterances in 3,000 WildChat conversations, each annotated for check-worthiness. Our preliminary analysis of this resource reveals that conservatively 18% to 51% of conversations contain check-worthy assertions, depending on the methods employed, and less conservatively, as many as 76% may contain such assertions. This high prevalence underscores the importance of moving beyond the traditional understanding of explicit information access, to address the implicit information access that arises in real-world user-system conversations.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の急速な進歩により、対話システムは数百万人が使う実用的なツールへと変化した。 しかしながら、現実世界の会話における情報検索の性質と必要性は、従来の明示的な情報アクセス会話に主に焦点を絞っているため、未解明のままである。 質問の中心は: 現実世界の情報アクセスの会話はどんなものか? そこで我々はまず,WildChatデータセット,大規模ユーザ-ChatGPT会話の観察的研究を行い,ユーザの情報へのアクセスは,会話の主目的が創造的記述のような情報的ではない場合でも,システムによってなされる価値のある事実的主張として暗黙的に発生することを発見した。 この現象を体系的に研究するために、3000のWildChat会話で7,587発の発話から121,905発の事実クレームを抽出した新しいリソースであるWildClaimsデータセットを作成した。 本資料を予備分析した結果,18%～51%の会話がチェック価値のあるアサーションを含むことが明らかとなった。 この高い頻度は、明示的な情報アクセスに対する従来の理解を超えて、現実世界のユーザ・システム間の会話で発生する暗黙的な情報アクセスに取り組むことの重要性を浮き彫りにしている。

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