SciDQA：一個基於科學論文的深度閱讀理解數據集

核心概念

本文介紹了一個針對科學論文深度閱讀理解的新數據集 SciDQA，該數據集包含從同行評審中提取的問答對，旨在促進對複雜科學文本理解的研究。

摘要

SciDQA：一個基於科學論文的深度閱讀理解數據集

本文介紹了一個新的閱讀理解數據集 SciDQA，旨在挑戰大型語言模型對科學文章的深度理解能力。與其他科學問答數據集不同，SciDQA 的問題來源於領域專家的同行評審和論文作者的回答，確保了對文獻的全面審查。該數據集包含 2,937 個問答對，涵蓋了機器學習領域的科學文章。SciDQA 的問題需要跨圖表、表格、方程式、附錄和補充材料進行推理，並需要多文檔推理。作者評估了多個開源和專有大型語言模型在各種配置下的性能，以探索它們生成相關和事實性答案的能力。

SciDQA 數據集的構建過程包括以下步驟：

從 OpenReview 平台收集數據： 選擇 ICORE Portal 評級為 A* 的頂級機器學習和深度學習會議，並從 OpenReview 平台上收集公開的審稿人-作者討論。
處理審稿意見： 使用 Nougat 模型將 PDF 文件轉換為文本，並使用正則表達式提取包含問答的審稿人-作者討論。
基於大型語言模型的問答提取： 使用 PaLM API 從審稿人-作者討論中提取明確的問題-答案對。
人工標註和編輯： 由領域專家對提取的問答對進行人工標註和編輯，以確保數據集的質量和相關性。

從以下內容提煉的關鍵洞見

SciDQA: A Deep Reading Comprehension Dataset over Scientific Papers

by Shruti Singh... 於 arxiv.org 11-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.05338.pdf

深入探究

如何評估大型語言模型在 SciDQA 數據集上的性能，以區分模型是真正理解了科學文本還是僅僅記住了表面信息？

要區分大型語言模型（LLM）是在真正理解 SciDQA 數據集中的科學文本，還是在記住表面信息，可以參考以下評估方法：
1. 超越表面相似性的指標：

減少對 ROUGE 等基於词汇重叠指標的依赖: 這些指標主要關注生成的答案和參考答案之間的詞彙相似性，而沒有真正評估模型對文本的理解程度。
採用更注重语义理解的指标: 例如 BLEURT 和 BERTScore，它們更關注句子級別和语义层面的相似性，而不是仅仅依赖于词汇的匹配。
人工評估: 由领域专家对模型生成的答案进行评估，判断答案是否准确、完整、流畅，以及是否体现了对文本的深层理解。
2. 設計更具挑戰性的測試樣本：

構建需要推理和綜合信息的問題： 例如，要求模型比較不同研究方法的優缺點，或者從多個段落中提取信息來回答問題。
包含需要參考圖表、公式等非文本信息的問答對： SciDQA 数据集的特点之一就是包含了需要理解图表、公式等非文本信息才能回答的问题，可以充分利用这一点来评估模型对多模态信息的理解能力。
設計反事實問題或需要進行假設推理的問題： 例如，詢問 “如果實驗結果與預期不符，可能的原因是什麼？”
3. 分析模型的內部表徵：

探測模型在處理科學文本時激活的神經元： 分析模型在回答不同类型问题时激活的神经元，可以帮助我们理解模型是如何理解文本的，以及哪些部分的文本对于模型的决策更为重要。
可视化模型的注意力机制： 通过可视化模型在生成答案时关注的文本区域，可以分析模型是否关注了文本中真正重要的信息，而不是仅仅记住了某些关键词。
4. 持續更新數據集：

定期添加新的、更具挑戰性的問答對： 这可以避免模型通过记忆数据集中的特定模式来获得高分，并促使模型不断提升对科学文本的理解能力。
引入对抗性训练： 使用生成对抗网络 (GAN) 等技术生成更具有挑战性的问题和答案，从而提高模型的鲁棒性和泛化能力。
总而言之，仅仅依靠表面相似性指标不足以评估 LLM 对科学文本的理解能力。 为了更准确地评估模型的性能，需要结合多种评估方法，包括更注重语义理解的指标、更具挑战性的测试样本、模型内部表徵分析以及持续更新数据集等。

除了同行評審之外，還有哪些來源可以用於構建科學問答數據集？

除了同行评审之外，还有很多其他来源可以用于构建科学问答数据集，以下列举一些例子：
1. 研究論文本身：

從論文的不同部分（例如引言、方法、結果、討論）中提取問答對： 例如，可以将论文中的结论性语句作为答案，并根据其内容设计相应的问题。
利用論文中的表格和圖表生成問答對： 例如，可以将表格中的数据作为答案，并设计需要理解表格内容才能回答的问题。
利用論文中的公式和算法生成問答對： 例如，可以将公式的推导过程作为答案，并设计需要理解公式含义才能回答的问题。
2. 科學文獻數據庫：

利用 PubMed、arXiv 等數據庫中的論文摘要和關鍵詞生成問答對： 例如，可以使用关键词提取技术从摘要中提取关键概念，并将其作为答案，然后设计与之相关的问题。
利用論文之間的引用關係生成問答對： 例如，可以将一篇论文的引用列表作为答案，并设计询问“这篇论文引用了哪些其他论文”之类的问题。
3. 科學教科書和講座：

從教科書的章節摘要、練習題和答案中提取問答對： 例如，可以将课后习题作为问题，并将答案作为参考答案。
將科學講座的字幕轉錄成文本，並从中提取問答對： 例如，可以使用语音识别技术将科学讲座的录音转换成文本，并从中提取关键信息和概念，然后设计相应的问题和答案。
4. 科學竞赛和考试：

收集科學竞赛（例如奥林匹克竞赛）和考试的题目和答案： 这些题目通常由专家精心设计，具有一定的难度和区分度，可以用于评估模型对科学知识的掌握程度。
5. 众包平台：

利用 Amazon Mechanical Turk 等众包平台，招募志愿者参与科学问答数据的构建： 例如，可以向志愿者提供科学文本，并要求他们提出问题和答案。
6. 科學問答網站：

收集 ResearchGate、Stack Exchange 等网站上的科学问答数据： 这些网站上积累了大量的用户提问和专家解答，可以作为构建科学问答数据集的 valuable 资源。
需要注意的是，使用上述来源构建科学问答数据集时，需要对数据进行严格的筛选和清洗，以确保数据的质量和可靠性。

如何將 SciDQA 數據集應用於其他自然語言處理任務，例如文本摘要、信息提取和知識圖譜構建？

SciDQA 数据集不仅可以用于评估和提升大型语言模型对科学文本的理解能力，还可以应用于其他自然语言处理任务，例如：
1. 文本摘要：

利用 SciDQA 数据集中的问答对，训练可以生成科学论文摘要的模型： 可以将问题视为对摘要信息的约束，模型需要生成能够回答问题的摘要。
将 SciDQA 数据集中的问题作为指导，提取论文中的关键信息，并生成摘要： 例如，可以训练模型根据问题提取论文中最重要的句子，并将这些句子组合成摘要。
2. 信息提取：

利用 SciDQA 数据集中的问题，训练模型从科学论文中提取特定类型的信息： 例如，可以训练模型提取论文中提到的研究方法、实验结果、数据集等信息。
将 SciDQA 数据集中的问答对作为训练数据，开发关系抽取模型： 例如，可以训练模型识别论文中提到的不同实体之间的关系，例如“方法-结果”，“数据集-任务”等。
3. 知识图谱构建：

利用 SciDQA 数据集中的问答对，识别科学领域的实体和关系，并构建知识图谱： 例如，可以将问题和答案中的关键词识别为实体，并将问题表达的关系识别为实体之间的关系。
利用 SciDQA 数据集中的问题，训练模型进行实体链接，将文本中的实体与知识图谱中的实体进行关联： 例如，可以训练模型将论文中提到的“深度学习”链接到知识图谱中“深度学习”的实体。
4. 其他应用：

改进科学文献检索： 利用 SciDQA 数据集中的问题，可以分析用户的搜索意图，并返回更精准的搜索结果。
辅助科学写作： 可以根据 SciDQA 数据集中的问题，为用户提供写作建议，例如补充哪些信息、如何组织论文结构等。
促进科学教育： 可以利用 SciDQA 数据集开发智能问答系统，帮助学生更好地理解科学知识。
总而言之，SciDQA 数据集作为一个高质量的科学问答数据集，具有广泛的应用价值。 它不仅可以用于评估和提升大型语言模型对科学文本的理解能力，还可以应用于其他自然语言处理任务，例如文本摘要、信息提取和知识图谱构建等，从而促进科学研究和知识传播。