Frågesvarssystem är känsliga för de många olika sätt som naturligt språk uttrycker samma informationsbehov. I detta dokument vänder vi oss till parafraser som ett sätt att fånga denna kunskap och presentera en allmän ram som lär sig välgörande parafraser för olika QA-uppgifter. Vår metod är tränad end-toend med hjälp av frågesvar par som en övervakning signal. En fråga och dess parafraser tjänar som input till en neural scoring modell som tilldelar högre vikter till språkliga uttryck som sannolikt ger korrekta svar. Vi utvärderar vår strategi på QA över Freebase och svara mening val. Experimentella resultat på tre datauppsättningar visar att vårt ramverk ständigt förbättrar prestandan och uppnår konkurrenskraftiga resultat trots användning av enkla QA-modeller.
Nyligen föreslås en allmän ram för att lära sig parafraser för frågesvar, kallad PARA4QA, där parafraspoäng och QA-modeller tränas end-to-end på frågesvarspar REF.
Learning to Paraphrase for Question Answering
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}