Förfrågan är grundläggande för kommunikation, och maskiner kan inte samarbeta effektivt med människor om de inte kan ställa frågor. I detta arbete bygger vi en neural nätverksmodell för uppgiften att rangordna förtydligande frågor. Vår modell är inspirerad av idén om förväntat värde av perfekt information: en bra fråga är en vars förväntade svar kommer att vara användbart. Vi studerar detta problem med hjälp av data från StackExchange, en riklig online-resurs där människor rutinmässigt frågar klargörande frågor till inlägg så att de bättre kan erbjuda hjälp till den ursprungliga affischen. Vi skapar en datauppsättning av förtydligande frågor som består av  på 77K inlägg parat med en klargörande fråga (och svar) från tre domäner av StackExchange: askubuntu, unix och superanvändare. Vi utvärderar vår modell på 500 prover av denna datauppsättning mot expert mänskliga bedömningar och visar betydande förbättringar över kontrollerade baslinjer.
Till exempel föreslog Rao och Daumé REF en neural modell för frågeval på en simulerad datauppsättning av klargörande frågor och svar extraherade från QA webbplatser som StackOverflow.
Learning to Ask Good Questions: Ranking Clarification Questions using Neural Expected Value of Perfect Information
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}