I detta dokument presenteras hur man kan generera frågor från givna passager med hjälp av neurala nätverk, där storskaliga QA-par automatiskt krälar och bearbetas från Community-QA webbplats, och används som utbildningsdata. Dokumentets bidrag är tvåfaldigt: För det första föreslås två typer av frågegenereringsmetoder, den ena är en hämtningsbaserad metod med hjälp av konvolutionsneurala nätverk (CNN), den andra är en generationsbaserad metod med recidiverande neurala nätverk (RNN); för det andra visar vi hur man kan utnyttja de genererade frågorna för att förbättra befintliga frågesvarssystem. Vi utvärderar vår frågegenereringsmetod för svar mening urval uppgift på tre riktmärken dataset, inklusive SQuAD, MS MARCO, och WikiQA. Experimentella resultat visar att genom att använda genererade frågor som en extra signal kan betydande QA-förbättring uppnås.
Utmed denna linje, REF gruvmönster från relaterade frågor på gemenskapens QA webbplatser och utnyttja mönster med en hämtning-baserat tillvägagångssätt och en generation-baserad strategi för frågegenerering.
Question Generation for Question Answering
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}