Vi föreslår en återkommande neural modell som genererar naturliga språkfrågor från dokument, beroende på svar. Vi visar hur man utbildar modellen med hjälp av en kombination av övervakat och förstärkande lärande. Efter att lärare tvingat för standard maximal sannolikhet utbildning, finjustera vi modellen med policy gradient tekniker för att maximera flera belöningar som mäter frågekvalitet. Framför allt är en av dessa belöningar resultatet av ett system med svar på frågor. Vår modell är tränad och utvärderas på de senaste frågesvaren datasetet SQuAD.
Ett annat nytt arbete är genom REF, de genererar frågor från dokument som använder övervakad och förstärka lärande.
Machine Comprehension by Text-to-Text Neural Question Generation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}