Vi studerar automatisk frågegenerering för meningar från textavsnitt i läsförståelse. Vi introducerar en uppmärksamhet-baserad sekvens lärande modell för uppgiften och undersöka effekten av kodning mening-vs. punkt-nivå information. I motsats till allt tidigare arbete, vår modell inte förlitar sig på handgjorda regler eller en sofistikerad NLP pipeline; det är istället utbildningsbara end-to-end via sekvens-till-sekvens lärande. Automatiska utvärderingsresultat visar att vårt system avsevärt överträffar det toppmoderna regelbaserade systemet. I mänskliga utvärderingar bedöms också frågor som genereras av vårt system som mer naturliga (dvs. grammatikalitet, fluens) och som svårare att besvara (i termer av syntaktisk och lexikal avvikelse från den ursprungliga texten och resonemang som behövs för att besvara).
I REF föreslogs en uppmärksamhetsbaserad metod för att lära sig ifrågasätta generation.
Learning to Ask: Neural Question Generation for Reading Comprehension
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}