Vi utvecklar en strategi för att skapa djup (dvs. hög nivå) förståelse frågor från ny text som förbigår de otaliga utmaningarna att skapa en fullständig semantisk representation. Vi gör detta genom att bryta ner uppgiften i ett arbetsflöde för ontologicrowd-relevance, bestående av att först representera den ursprungliga texten i en lågdimensionell ontologi, sedan crowdsourcing kandidat frågemallar i linje med det utrymmet, och slutligen rangordna potentiellt relevanta mallar för en ny region av text. Om ontologiska etiketter inte finns tillgängliga, kan vi dra slutsatsen av dem i texten. Vi demonstrerar effektiviteten av denna metod på en corpus av artiklar från Wikipedia tillsammans med mänskliga bedömningar, och finner att vi kan generera relevanta djupa frågor med en precision på över 85% samtidigt som en återkallelse av 70%.
REF drar nytta av en lågdimensionell ontologi för dokumentsegment.
Deep Questions without Deep Understanding
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}