Textbaserad frågegenerering (QG) syftar till att generera naturliga och relevanta frågor som kan besvaras med ett givet svar i något sammanhang. Befintliga QG-modeller lider av ett "semantiskt drift"-problem, dvs. semantiken hos den modellgenererade frågan glider bort från det givna sammanhanget och svaret. I detta dokument föreslår vi först två semantik-förstärkta belöningar som erhålls från nedströmsfråga parafrasering och frågesvar uppgifter för att regularisera QG-modellen för att generera semantiskt giltiga frågor. För det andra, eftersom de traditionella utvärderingsmåtten (t.ex. BLEU) ofta inte är tillräckliga för att utvärdera kvaliteten på genererade frågor, föreslår vi en QA-baserad utvärderingsmetod som mäter QG-modellens förmåga att efterlikna mänskliga annoterare när det gäller att generera QA-utbildningsdata. Experiment visar att vår metod uppnår den nya toppmoderna prestandan w.r.t. Traditionella mått, och presterar också bäst på våra QA-baserade mätvärden. Vidare undersöker vi hur vi använder vår QG-modell för att öka QA-datauppsättningar och aktivera delvis övervakad QA. Vi föreslår två sätt att generera syntetiska QA par: generera nya frågor från befintliga artiklar eller samla QA par från nya artiklar. Vi föreslår också två empiriskt effektiva strategier, ett datafilter och en blandning av mini-batch utbildning, för att korrekt använda QG-genererade data för QA. Experiment visar att vår metod förbättrar över både BiDAF- och BERT QA-baslinje, även utan att introducera nya artiklar.
REF använder frågeparafrasering och frågesvarsuppgifter för att regularisera QG-modellen för att generera semantiskt giltiga frågor.
Addressing Semantic Drift in Question Generation for Semi-Supervised Question Answering
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}