Under de senaste åren har kunskapsgrafer som Freebase som fångar fakta om enheter och relationer mellan dem använts aktivt för att besvara faktafrågor. I denna uppsats undersöker vi problemet med att automatiskt generera frågesvar par från en given kunskapsgraf. Det genererade frågesvaret (QA) par kan användas i flera nedströms applikationer. Till exempel skulle de kunna användas för utbildning av bättre QA-system. För att generera sådana QA-par extraherar vi först en uppsättning nyckelord från enheter och relationer uttryckta i en trippel lagrad i kunskapsgrafen. Från varje sådan uppsättning använder vi en delmängd av nyckelord för att generera en naturlig språkfråga som har ett unikt svar. Vi behandlar denna delmängd av nyckelord som en sekvens och föreslår en sekvens till sekvensmodell med hjälp av RNN för att generera en naturlig språkfråga från det. Vår RNN-baserade modell genererar QA-par med en noggrannhet på 33,61 procent och utför 110,47 procent (relativ) bättre än en toppmodern mallbaserad metod för att generera frågor om naturligt språk från nyckelord. Vi gör också en extrinsisk utvärdering genom att använda de genererade QA-paren för att träna ett QA-system och observera att F1-poängen i QA-systemet förbättras med 5,5 procent (relativ) vid användning av automatiskt genererade QA-par utöver manuellt genererade QA-par tillgängliga för träning.
REF genererar en uppsättning QA-par som ges en KB-enhet.
Generating Natural Language Question-Answer Pairs from a Knowledge Graph Using a RNN Based Question Generation Model
{'venue': 'EACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}