TriviaHG: A Dataset for Automatic Hint Generation from Factoid Questions
作者: Jamshid Mozafari, Anubhav Jangra, Adam Jatowt
分类: cs.CL
发布日期: 2024-03-27 (更新: 2024-05-10)
备注: Accepted at SIGIR 2024
期刊: Proceedings of the 47th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR 2024)
💡 一句话要点
提出TriviaHG数据集以解决自动提示生成问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 自动提示生成 数据集构建 人机交互 教育技术 智能问答系统
📋 核心要点
- 现有方法往往直接提供答案，缺乏对人类认知能力的激励，导致推理能力下降。
- 本研究提出了一种自动生成提示的框架，旨在通过提示引导用户思考，而非直接给出答案。
- 实验结果表明，提示在不同难度的问题上有效性差异明显，且自动评估方法与人工结果高度一致。
📝 摘要（中文）
随着人们越来越多地与大型语言模型进行对话，获取问题答案变得轻而易举。然而，保持人类的认知能力和推理技能变得至关重要。本研究提出了一种通过提示而非直接答案来激发思考的解决方案。我们构建了TriviaHG，一个包含160,230个提示和16,645个问题的大规模数据集，并提出了一种自动评估方法来衡量提示的质量。通过对2791个提示的人工标注和对问题的回答测试，结果显示提示在不同难度问题上的有效性差异显著，且自动评估方法与人工标注结果有良好相关性。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决如何有效生成提示以帮助用户回答事实性问题的挑战。现有方法通常直接提供答案，未能激励用户的思考和推理能力。
核心思路：本研究提出了一种自动提示生成框架，通过生成与问题相关的提示来引导用户思考，增强其认知能力。该方法强调提示的生成而非直接答案的提供。
技术框架：整体架构包括数据集构建、提示生成模型和自动评估模块。首先，从TriviaQA数据集中提取问题，然后利用模型生成相应的提示，最后通过自动评估方法对提示质量进行评估。
关键创新：本研究的主要创新在于构建了TriviaHG数据集，并提出了一种新的自动评估方法，能够有效衡量提示的质量，与现有方法相比，提供了更具针对性的用户支持。
关键设计：在提示生成过程中，采用了特定的参数设置和损失函数，以优化提示的相关性和有效性。此外，模型结构经过精心设计，以确保生成的提示能够适应不同难度的问题。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，使用提示的成功率在不同难度问题上分别为96%、78%和36%。此外，自动评估方法与人工标注结果之间存在良好的相关性，验证了提示生成的有效性和评估方法的可靠性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括教育、在线学习平台和智能问答系统。通过提供有效的提示，能够帮助用户在学习过程中更好地理解和掌握知识，提高其自主学习能力。未来，该方法可能在增强人机交互和提升用户体验方面产生深远影响。
📄 摘要（原文）
Nowadays, individuals tend to engage in dialogues with Large Language Models, seeking answers to their questions. In times when such answers are readily accessible to anyone, the stimulation and preservation of human's cognitive abilities, as well as the assurance of maintaining good reasoning skills by humans becomes crucial. This study addresses such needs by proposing hints (instead of final answers or before giving answers) as a viable solution. We introduce a framework for the automatic hint generation for factoid questions, employing it to construct TriviaHG, a novel large-scale dataset featuring 160,230 hints corresponding to 16,645 questions from the TriviaQA dataset. Additionally, we present an automatic evaluation method that measures the Convergence and Familiarity quality attributes of hints. To evaluate the TriviaHG dataset and the proposed evaluation method, we enlisted 10 individuals to annotate 2,791 hints and tasked 6 humans with answering questions using the provided hints. The effectiveness of hints varied, with success rates of 96%, 78%, and 36% for questions with easy, medium, and hard answers, respectively. Moreover, the proposed automatic evaluation methods showed a robust correlation with annotators' results. Conclusively, the findings highlight three key insights: the facilitative role of hints in resolving unknown questions, the dependence of hint quality on answer difficulty, and the feasibility of employing automatic evaluation methods for hint assessment.