Vi studerar uppgiften att generera från Wikipedia artiklar frågesvar par som täcker innehåll utöver en enda mening. Vi föreslår en neural nätverksstrategi som införlivar coreferens kunskap via en ny gating mekanism. Jämfört med modeller som endast tar hänsyn till information på straffnivå (Heilman och Smith, 2010;, Vi finner att den språkliga kunskap som införts genom samreferens representation hjälper till att ifrågasätta generation avsevärt, producerar modeller som överträffar den nuvarande tillstånd av hjärta. Vi tillämpar vårt system (som består av ett system för svarsspänne och QG-systemet på passagenivå) på de 10 000 topprankade Wikipedia-artiklarna och skapar en corpus på över en miljon frågeställarpar. Vi tillhandahåller också en kvalitativ analys för denna storskaliga genererade corpus från Wikipedia.
Samreferenskunskap introduceras också för frågesvarsgenerering med Wikipedia-artiklar som sammanhang i REF.
Harvesting Paragraph-Level Question-Answer Pairs from Wikipedia
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}