UniPoll: A Unified Social Media Poll Generation Framework via Multi-Objective Optimization

要約

ソーシャル メディア プラットフォームは意見を表明するための重要な手段であり、テキスト分析を通じて一般の意見を捉えるための貴重なリソースを提供します。
しかし、多くのユーザーにとって、受動的なブラウジングはインタラクションの好ましいモードであるため、テキスト分析手法ではユーザーの視点が無視されます。
一方、ソーシャルメディア世論調査は、世論を集めるための実用的な機能として登場しており、投稿の作成者が事前に定義された回答オプションを備えた質問を提示し、読者が投票できるようになります。
アンケートのない投稿に対するアンケートの利点を広げるために、この記事では、最先端の自然言語生成 (NLG) 技術を活用して、ソーシャル メディアの投稿からアンケートを自動生成する方法について説明します。
ただし、主に一般ドメインのテキスト向けに開発された既存の NLG 手法は、暗黙的なコンテキストと質問と回答の関係を特徴とするノイズの多いソーシャル メディア データに適用すると効果がなくなる可能性があります。
これらの課題に取り組むために、私たちは投稿コンテキストをコメントで強化し、UniPoll と呼ばれる新しい統合世論調査生成フレームワークを提案します。
多目的最適化による迅速な調整を採用し、コンテキスト (投稿とコメント) と投票 (質問と回答) の間の接続の探索を強化します。
中国の大規模な Weibo データセットでの実験比較では、UniPoll が、質問と回答を個別に生成する最先端の NLG モデルである T5 を大幅に上回っていることが示されています。
包括的な定性的および定量的分析により、さまざまな評価レンズを通じて UniPoll の優位性がさらに強調されます。

要約(オリジナル)

Social media platforms are essential outlets for expressing opinions, providing a valuable resource for capturing public viewpoints via text analytics. However, for many users, passive browsing is their preferred mode of interaction, leading to their perspectives being overlooked by text analytics methods. Meanwhile, social media polls have emerged as a practical feature for gathering public opinions, allowing post authors to pose questions with pre-defined answer options for readers to vote on. To broaden the benefits of polls for posts without them, this article explores the automatic generation of a poll from a social media post by leveraging cutting-edge natural language generation (NLG) techniques. However, existing NLG techniques, primarily developed for general-domain texts, may be ineffective when applied to noisy social media data, which often feature implicit context-question-answer relations. To tackle these challenges, we enrich a post context with its comments and propose a novel unified poll generation framework called UniPoll. It employs prompt tuning with multi-objective optimization to bolster the connection exploration between contexts (posts and comments) and polls (questions and answers). Experimental comparisons on a large-scale Chinese Weibo dataset show that UniPoll significantly outperforms T5, the state-of-the-art NLG model, which generates question and answer separately. Comprehensive qualitative and quantitative analyses further underscore the superiority of UniPoll through various evaluation lenses.

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