Uppgiften för naturlig frågegenerering är att generera en motsvarande fråga med tanke på inmatningsavsnittet (faktiskt) och svaret. Det är användbart för att utöka utbildningssetet för QA-system. Tidigare arbete har antagit sekvens-till-sekvens modeller som tar en passage med ytterligare en bit för att ange svar position som ingång. De modellerar dock inte uttryckligen informationen mellan svar och annat sammanhang i avsnittet. Vi föreslår en modell som matchar svaret med passagen innan vi skapar frågan. Experiment visar att vår modell överträffar den befintliga tekniken med hjälp av rika funktioner.
Ref modellerar uttryckligen informationen mellan svar och mening med en multiperspektiv matchningsmodell.
Leveraging Context Information for Natural Question Generation
{'venue': 'NAACL-HLT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}