Automatisk frågegenerering (QG) är ett utmanande problem i naturligt språk förståelse. QG-system byggs normalt med tillgång till ett stort antal utbildningsinstanser där varje instans är en fråga och dess motsvarande svar. För ett nytt språk är sådana utbildningsinstanser svåra att få tag på, vilket gör QG-problemet ännu mer utmanande. Med detta som motivation studerar vi återanvändningen av en tillgänglig stor QG-datauppsättning på ett sekundärt språk (t.ex. Engelska) för att lära sig en QG-modell för ett primärt språk (t.ex. Hindi) av intresse. För det primära språket antar vi tillgång till en stor mängd enspråkig text men bara en liten QG dataset. Vi föreslår en flerspråkig QG-modell som använder följande utbildning: (i) Obehörig förutbildning av språkmodeller på både primär- och sekundärspråk och (ii) gemensam handledd utbildning för QG på båda språken. Vi visar effektiviteten i vårt föreslagna tillvägagångssätt med hjälp av två olika primärspråk, hindi och kinesiska. Vi skapar och släpper också en ny fråga som svarar på dataset för Hindi bestående av 6555 meningar.
I REF införs en tvärspråkig modell för frågegenerering, som använder utbildningsdata som kommenteras på flera språk för att gemensamt utbilda en sekvens-till-sekvens-modell.
Cross-Lingual Training for Automatic Question Generation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}