Automatisk frågegenerering syftar till att generera frågor från en text passage där de genererade frågorna kan besvaras av vissa sub-spann av den givna passagen. Traditionella metoder använder främst stränga heuristiska regler för att omvandla en mening till relaterade frågor. I detta arbete föreslår vi att tillämpa neural encoderdecoder modellen för att generera meningsfulla och olika frågor från naturliga språk meningar. Kodaren läser indatatexten och svarets position, för att producera en svarsmedveten indatarepresentation, som matas till dekodern för att generera en svarsfokuserad fråga. Vi genomför en förstudie om neural frågegenerering från text med SQuAD dataset, och experimentresultaten visar att vår metod kan producera flytande och olika frågor.
Zhou m.fl. I REF föreslogs en metod för att skapa problem från texter som använder funktioner för att koda positionsinformationen för att generera frågor.
Neural Question Generation from Text: A Preliminary Study
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}