Frågesvar (QA) och frågegenerering (QG) är nära relaterade uppgifter som kan förbättra varandra, men kopplingen mellan dessa två uppgifter är inte väl utforskad i litteraturen. I detta dokument ger vi en systematisk studie som syftar till att utnyttja kopplingen för att förbättra både kvalitetssäkring och kvalitetssäkring. Vi presenterar en träningsalgoritm som generaliserar både Generative Adversarial Network (GAN) och Generative Domain-Adaptive Nets (GDAN) under frågesvarsscenariot. De två viktigaste idéerna är att förbättra QG-modellen med QA genom att införliva ytterligare QA-specifik signal som förlustfunktion, och förbättra QA-modellen med QG genom att lägga till artificiellt genererade träningsinstanser. Vi utför experiment på både dokumentbaserade och kunskapsbaserade frågesvarsuppgifter. Vi har två huvudsakliga resultat. För det första skulle resultatet av en QG-modell (t.ex. när det gäller BLEU-poäng) lätt kunna förbättras genom en QA-modell genom policygradient. För det andra kunde en direkt tillämpning av GAN som betraktar alla frågor som genererade som negativa inte förbättra QA-modellens noggrannhet. Att lära sig när man ska betrakta genererade frågor som positiva fall skulle kunna öka prestandan.
Mer nyligen presenterade REF ) en gemensam utbildningsalgoritm som förbättrar både frågesvarssystemet och frågegenereringsmodellen.
LEARNING TO COLLABORATE FOR QUESTION ANSWERING AND ASKING
{'venue': 'NAACL-HLT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}