An Automatic Framework for Q&A Dataset Generation

In the evolving landscape of technology, the maintenance of Frequently Asked Questions (FAQ), datasets for chatbots, or training materials for operators has historically demanded significant human input to ensure relevance and accuracy. This crucial task often takes a back seat compared to the creation of updated documentation. Recent strides in technology, however, have opened up fresh and new prospects, fundamentally reshaping what was once deemed unattainable. Notably, advancements in Natural Language Processing (NLP) and text generation models have played a pivotal role in revolutionizing how we interact with language. These discoveries have uncovered previously unexplored avenues. This thesis resides precisely at the intersection of these breakthroughs, introducing an automated system driven by the goal of producing well-structured datasets of questions and answers (Q&A) from unstructured technical documents. The framework presented here encompasses every facet of the process, ensuring a comprehensive solution for Q&A dataset management. It starts with meticulous data preparation and structurization through a strategic application of heuristics, laying the foundation for effective information extraction and organization, and setting the stage for subsequent phases. Moving forward, the Q&A generation process leverages the cutting-edge capabilities of the most recent Large Language Models (LLMs) to create question and answer pairs that are not only contextually accurate but also structurally coherent. Finally, to ensure the quality and reliability of the generated content, the framework employs a sophisticated orchestration of heuristics, machine learning algorithms, and LLMs as validation mechanisms, confirming the accuracy and trustworthiness of the generated text. By integrating these components, the framework achieves a remarkable balance between automation and precision, greatly minimizing the need for extensive human intervention. In summary, thanks to a methodical exploration, this thesis unearths the nuances inherent in each phase of the framework, furnishing an all-encompassing blueprint that confronts the inherent challenges tied to Q&A dataset management.

Nel panorama tecnologico in continua evoluzione, il mantenimento delle Frequently Asked Questions (FAQ), dei dataset per i chatbot o dei materiali di formazione per gli operatori ha storicamente richiesto un significativo contributo umano per garantirne la pertinenza e l’accuratezza. Questo compito cruciale passa spesso in secondo piano rispetto alla creazione di documentazione aggiornata. I recenti progressi della tecnologia, tuttavia, hanno aperto nuove e interessanti prospettive, rimodellando radicalmente ciò che un tempo era considerato irrealizzabile. In particolare, i progressi nell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e i modelli di generazione del testo hanno giocato un ruolo fondamentale nel rivoluzionare il modo in cui interagiamo con il linguaggio. Tali innovazioni hanno aperto strade precedentemente inesplorate. Questa tesi si posiziona nel cuore di tali scoperte, presentando un sistema automatizzato guidato dall’obiettivo di generare dataset ben strutturati di domande e risposte, estratte da documenti tecnici non strutturati. Il framework qui presentato comprende tutti gli aspetti del processo di gestione dei dataset domanda-risposta (Q&A). Esso inizia con una meticolosa preparazione e strutturazione dei dati attraverso un’applicazione strategica di euristiche, ponendo le basi per un’efficace estrazione e organizzazione delle informazioni per le fasi successive. Proseguendo, il processo di generazione delle Q&A sfrutta le capacità dei più recenti modelli linguistici (LLM) al fine di creare coppie di domande e risposte che siano accurate dal punto di vista contestuale e allo stesso tempo strutturalmente coerenti. Infine, per garantire la qualità e l’affidabilità dei contenuti generati, il framework impiega una sofisticata architettura formata da euristiche, algoritmi di machine learning e LLM come meccanismi di validazione, che confermano l’accuratezza e l’affidabilità del testo generato. Grazie all’integrazione di questi componenti, il framework raggiunge un notevole equilibrio tra automazione e precisione, riducendo al minimo la necessità di un esteso intervento umano. In sintesi, questa tesi porta alla luce le sfumature insite in ogni fase del framework, fornendo un resoconto completo che affronta le sfide intrinseche legate alla gestione dei dataset Q&A.