Abstrakt. Neurala nätverksbaserade metoder representerar den senaste tekniken i fråga generering från text. Befintligt arbete fokuserar på att generera endast frågor från text utan att bekymra sig med svarsgenerering. Dessutom visar vår analys att hanteringen av sällsynta ord och skapandet av den lämpligaste frågan med ett svar från kandidaten fortfarande är utmaningar som redan finns. Vi presenterar en ny tvåstegsprocess för att generera frågesvar par från texten. För det första steget presenterar vi alternativ för kodning av spännvidden för det centrala svaret i meningen med hjälp av Pointer Networks. I vårt andra steg använder vi sekvens till sekvensmodeller för frågegenerering, förstärkt med rika språkliga funktioner. Slutligen används global uppmärksamhet och svarskodning för att generera den fråga som är mest relevant för svaret. Vi motiverar och språkligt analyserar varje komponents roll i vårt ramverk och överväger sammansättningar av dessa. Denna analys stöds av omfattande experimentella utvärderingar. Med hjälp av standardiserade utvärderingsmått och mänskliga utvärderingar validerar våra experimentella resultat den betydande förbättringen av kvaliteten på de frågor som genereras av vårt ramverk över toppmoderna. Den teknik som presenteras här utgör ytterligare ett steg mot en mer automatiserad bedömning av läsförståelse. Vi presenterar också ett levande system 1 för att visa hur effektivt vårt tillvägagångssätt är.
REF föreslog att varje ord skulle utökas med språkliga inslag och att det mest relevanta centrala svaret i texten skulle kodas, samtidigt som frågor skulle skapas.
Automating Reading Comprehension by Generating Question and Answer Pairs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}