Inte allt lärande sker i en utbildningsmiljö: fler och fler självmotiverade elever vänder sig till online-text för att lära sig om nya ämnen. Vårt mål är att ge sådana elever de välkända fördelarna med testning genom att automatiskt generera frågesport frågor för online-text. Tidigare arbete med frågegenerering har fokuserat på grammatiken hos genererade frågor och genererat effektiva flervalsdirigenter för individuella frågemål, båda viktiga delar av detta problem. Vårt arbete fokuserar på den kompletterande aspekten av att bestämma vilken del av en mening vi bör fråga om i första hand; vi kallar detta "gap val". Vi tar itu med detta problem genom att fråga mänskliga domare om kvaliteten på frågor som genereras från en Wikipedia-baserad corpus, och sedan träna en modell för att effektivt replikera dessa bedömningar. Våra data visar att goda luckor är av varierande längd och spänner över alla semantiska roller, dvs substantiv såväl som verb, och att en majoritet av bra frågor inte fokuserar på namngivna enheter. Vårt resulterande system kan generera fill-in-the-blank (kloze) frågor från generiska källmaterial.
REF bygger på det förras arbete genom att samla in human ratings av frågor som genereras från en Wikipedia-baserad corpus.
Mind the Gap: Learning to Choose Gaps for Question Generation
{'venue': 'NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}