På grund av att kunna få svar på naturligt språk, är naturliga svar mer gynnad i verkliga världen Question Answering (QA) system. Generativa modeller lär sig att automatiskt generera naturliga svar från storskaliga frågesvar par (QA-par). Men de lider av den okontrollerbara och ojämna kvalitet QA-par kröp från Internet. För att ta itu med detta problem föreslår vi en läroplansbaserad ram för naturlig svarsgenerering (CL-NAG), som kan dra full nytta av värdefulla inlärningsdata från en bullrig och ojämn kvalitet corpora. Vi använder oss särskilt av två praktiska åtgärder för att automatiskt mäta kvaliteten (komplexiteten) på QA-par. Baserat på mätningarna använder CL-NAG först enkla QApares av låg kvalitet för att lära sig en grundläggande modell, och lär sig sedan gradvis att producera bättre svar med rikare innehåll och mer kompletta syntaxer baserade på mer komplexa och högkvalitativa QA-par. På så sätt skulle all värdefull information i den bullriga och ojämna kvaliteten på korporan kunna utnyttjas fullt ut. Experiment visar att CL-NAG överträffar state-of-the-art, vilket ökar 6,8% respektive 8,7% i noggrannheten för enkla respektive komplexa frågor.
REF föreslog en läroplansbaserad ram för naturlig svarsgenerering, där man först tar itu med QA-par av låg kvalitet och sedan gradvis lär sig mer fullständiga svar.
Curriculum Learning for Natural Answer Generation
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}