Controversy is widespread online. Previous studies mainly define controversy based on vague assumptions of its relation to sentiment such as hate speech and offensive words. This paper introduces the first question-answering dataset that defines content controversy by user perception, i.e., votes from plenty of users. It contains nearly 10K questions, and each question has a best answer and a most controversial answer. Experimental results reveal that controversy detection in question answering is essential and challenging, and there is no strong correlation between controversy and sentiment tasks.


翻译:争议在网上广泛存在。 先前的研究主要基于其与仇恨言论和冒犯性言论等情绪关系的模糊假设来定义争议。 本文介绍了第一个问答数据集,该数据集通过用户的认知来定义内容争议,即来自众多用户的选票。 它包含近10K个问题,每个问题都有最佳答案和争议性最大的答案。 实验结果显示,发现争议回答至关重要且具有挑战性,争议与情绪任务之间没有密切的关联。

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自动问答(Question Answering, QA)是指利用计算机自动回答用户所提出的问题以满足用户知识需求的任务。不同于现有搜索引擎,问答系统是信息服务的一种高级形式,系统返回用户的不再是基于关键词匹配排序的文档列表,而是精准的自然语言答案。近年来,随着人工智能的飞速发展,自动问答已经成为倍受关注且发展前景广泛的研究方向。

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