cPAPERS: A Dataset of Situated and Multimodal Interactive Conversations in Scientific Papers

📄 arXiv: 2406.08398v1 📥 PDF

作者: Anirudh Sundar, Jin Xu, William Gay, Christopher Richardson, Larry Heck

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-06-12

备注: 14 pages, 1 figure

💡 一句话要点

提出cPAPERS数据集，用于科学论文中情境化多模态交互式对话研究

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 科学论文理解 多模态交互 问答系统 大型语言模型 数据集构建

📋 核心要点

  1. 现有SIMMC方法难以处理科学论文中复杂的文本、公式、图表等多模态信息，限制了研究人员的深入探究。
  2. cPAPERS数据集通过收集论文评审中的问答对，并关联LaTeX源文件上下文，为科学论文的SIMMC研究提供数据基础。
  3. 论文提出了基于大型语言模型的零样本和微调基线方法，为cPAPERS数据集上的后续研究提供了初步的性能参考。

📝 摘要（中文）

情境化多模态交互式对话(SIMMC)的一个新兴研究领域包括科学论文中的交互。由于科学论文主要由文本、公式、图表组成，因此必须针对每个组成部分开发SIMMC方法，以支持研究科学家所需的深度探究和交互。本文介绍了Conversational Papers (cPAPERS)，这是一个对话问答对数据集，来源于对学术论文的评论，这些评论基于论文的组成部分以及来自arXiv上科学文档的相关参考文献。我们提出了一种数据收集策略，从OpenReview收集这些问答对，并将它们与来自LaTeX源文件的上下文信息相关联。此外，我们提出了一系列基线方法，利用大型语言模型(LLM)在零样本和微调配置中来处理cPAPERS数据集。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决科学论文理解中的情境化多模态交互问题。现有方法难以有效处理科学论文中包含的文本、公式、图表等多种模态信息，无法支持研究人员深入的提问和解答，阻碍了科研效率的提升。

核心思路：论文的核心思路是构建一个包含科学论文评审问答对的数据集，并将其与论文的LaTeX源文件关联，从而提供丰富的上下文信息。通过利用大型语言模型，可以学习到论文内容和评审问题之间的关系，从而实现更有效的科学论文理解和交互。

技术框架：整体框架包括数据收集和模型构建两个主要阶段。数据收集阶段从OpenReview收集论文评审中的问答对，并从arXiv获取论文的LaTeX源文件，将问答对与对应的论文组成部分（文本、公式、图表）以及参考文献关联起来。模型构建阶段则利用大型语言模型，分别采用零样本和微调两种方式，在cPAPERS数据集上进行训练和评估。

关键创新：该论文的关键创新在于构建了cPAPERS数据集，这是首个专注于科学论文情境化多模态交互的数据集。该数据集的构建方法能够有效地将评审问答对与论文的上下文信息关联起来，为后续研究提供了宝贵的数据资源。

关键设计：数据收集的关键设计在于如何从OpenReview和arXiv获取数据，并将问答对与LaTeX源文件中的上下文信息准确关联。模型构建的关键设计在于如何选择合适的预训练语言模型，以及如何设计微调策略，以充分利用cPAPERS数据集中的信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了大型语言模型在cPAPERS数据集上的有效性。在零样本设置下，LLM表现出一定的理解能力，但在微调后性能显著提升。具体的性能数据（如准确率、召回率等）未在摘要中明确给出，但强调了微调的重要性，表明cPAPERS数据集能够有效提升LLM在科学论文理解方面的能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能科研助手、论文自动问答系统、科研知识图谱构建等领域。通过理解科学论文中的复杂信息并进行交互，可以帮助研究人员更高效地获取知识、解决问题，加速科研创新进程。未来，该数据集和方法可以扩展到其他科学领域，促进跨学科的知识交流。

📄 摘要（原文）

An emerging area of research in situated and multimodal interactive conversations (SIMMC) includes interactions in scientific papers. Since scientific papers are primarily composed of text, equations, figures, and tables, SIMMC methods must be developed specifically for each component to support the depth of inquiry and interactions required by research scientists. This work introduces Conversational Papers (cPAPERS), a dataset of conversational question-answer pairs from reviews of academic papers grounded in these paper components and their associated references from scientific documents available on arXiv. We present a data collection strategy to collect these question-answer pairs from OpenReview and associate them with contextual information from LaTeX source files. Additionally, we present a series of baseline approaches utilizing Large Language Models (LLMs) in both zero-shot and fine-tuned configurations to address the cPAPERS dataset.