多様な表現で問いをつくるRetrieval-Augmented Style Transfer
Diversify Question Generation with Retrieval-Augmented Style Transfer
田中専務
拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から『QGが重要です』と言われまして、論文を一つ渡されたのですが、正直ページを見るだけで目が回りまして。これって要するに何が変わる研究なのですか。
AIメンター拓海
素晴らしい着眼点ですね！今回の研究は、与えられた文章と答えから多様な言い回しで質問を自動生成する点を改善するものです。要点を先に言うと、外部の問いテンプレートを検索して、その“表現の型”を活かしながら質問を作る、という発想ですよ。
田中専務
外部のテンプレートというと、先方の過去の質問集のようなものを参照するイメージでしょうか。現場では似たような聞き方を毎回してしまう傾向があるので、確かに多様化は気になりますが、本当に投資対効果に見合うのでしょうか。
AIメンター拓海
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。ここでのコスト対効果のポイントは三つです。第一に、既存のテンプレート資産を再利用することで学習データを節約できる点、第二に、多様な問いで品質評価やユーザーの気づきを増やせる点、第三に、導入は段階的でルール化しやすい点です。
田中専務
なるほど。具体的にはどうやってそのテンプレートを選ぶのですか。現場にはよく似た聞き方が山ほどありますが、間違った
