我该问什么：对话式调查中后续问题生成的知识驱动方法
计算与语言
2023-10-16 v2 人机交互
摘要
动态生成后续问题可通过实现更具动态性和个性化的调查结构，显著提升对话式调查的质量与用户体验。本文提出了对话式调查中知识驱动后续问题生成的新任务。我们构建了一个新的人工标注数据集，包含对话式调查语境下人工撰写的后续问题、对话历史与标注知识。随数据集，我们设计并验证了一组无参考、受 Gricean 原则启发的评估指标，以系统评价所生成后续问题的质量。随后，我们针对该任务提出了一个两阶段知识驱动模型，利用知识引导生成过程以产生信息丰富且连贯的后续问题。实验表明，与基于 GPT 的基线模型相比，我们的两阶段模型生成了更具信息性、连贯性和清晰性的后续问题。
引用
@article{arxiv.2205.10977,
title = {What should I Ask: A Knowledge-driven Approach for Follow-up Questions Generation in Conversational Surveys},
author = {Yubin Ge and Ziang Xiao and Jana Diesner and Heng Ji and Karrie Karahalios and Hari Sundaram},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.10977},
year = {2023}
}