Vi föreslår en frågebaserad generativ modell för att lösa både uppgifter av frågegenerering (QG) och frågesvar (QA). Modellen följer det klassiska encoderdecoderramverket. Encodern tar en passage och en fråga som indata utför sedan frågeförståelse genom att matcha frågan med passagen från flera perspektiv. Dekodern är en uppmärksamhetsbaserad Long Short Term Memory (LSTM) modell med kopierings- och täckningsmekanismer. I QG-uppgiften genereras en fråga från systemet med tanke på passagen och målets svar, medan svaret i QA-uppgiften genereras med tanke på frågan och passagen. Under utbildningen, vi utnyttja en policy-gradient förstärkning lärande algoritm för att övervinna exponering bias, ett stort problem till följd av sekvensinlärning med korsentropi förlust. För QG-uppgiften visar våra experiment högre prestationer än de senaste resultaten. När de används som ytterligare träningsdata, de automatiskt genererade frågor även förbättra prestandan för ett starkt extraktivt QA-system. Dessutom visar vår modell bättre prestanda än de toppmoderna baslinjerna för den generativa QA-uppgiften.
REF använde multiperspektive matchande kodare för att utföra omfattande förståelse mellan målsvaret och passagen.
A Unified Query-based Generative Model for Question Generation and Question Answering
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}