Vi föreslår en ny neural nätverksmodell som syftar till att generera olika och mänskliga-liknande naturliga språkfrågor. Vår modell fångar inte bara variabiliteten i möjliga frågor genom att använda en latent variabel, utan genererar också vissa typer av frågor 1 genom att införa en ytterligare observerad variabel. Vi distribuerar vår modell i det generativa kontrariska nätverket (GAN) ramverket och modifierar discriminatorn som inte bara gör det möjligt att utvärdera frågans äkthet, utan också förutser frågetypen. Vår modell tränas och utvärderas på ett frågesvar dataset SQuAD, och de experimentella resultaten visade att den föreslagna modellen kan generera olika och läsbara frågor med det specifika attributet.
REF introducerar en latent variabel för att fånga variabilitet och en observerad variabel för att kontrollera frågetyper.
Teaching Machines to Ask Questions
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}