Vi studerar problemet med gemensamt svar på frågor (QA) och frågegenerering (QG) i detta dokument. Vår intuition är att QA och QG har inneboende anslutningar och dessa två uppgifter kan förbättra varandra. Å ena sidan bedömer QA-modellen om den genererade frågan om en QG-modell är relevant för svaret. Å andra sidan ger QG-modellen sannolikheten för att generera en fråga med tanke på svaret, vilket är ett användbart bevis på att i sin tur underlättar QA. I detta dokument betraktar vi kvalitetssäkring och kvalitetssäkring som dubbla uppgifter. Vi föreslår ett utbildningsramverk som tränar modellerna av QA och QG samtidigt, och uttryckligen utnyttjar deras probabilistiska korrelation för att vägleda utbildningsprocessen för båda modellerna. Vi implementerar en QG-modell baserad på sekvens-till-sekvens-inlärning, och en QA-modell baserad på återkommande neurala nätverk. Eftersom alla komponenter i modellerna QA och QG är olika kan alla parametrar som ingår i dessa två modeller läras in konventionellt med bakutbredning. Vi utför experiment på tre datauppsättningar. Empiriska resultat visar att vårt träningsramverk förbättrar både QA- och QG-uppgifter. Den förbättrade QA-modellen fungerar på ett jämförbart sätt med starka baslinjestrategier för alla tre datauppsättningarna.
REF behandlade frågesvar och frågegenerering som en dubbel uppgift och visade hur effektivt tvåhandsbaserat lärande är.
Question Answering and Question Generation as Dual Tasks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}