I detta dokument fokuserar vi på problemet med frågegenerering (QG). Nya neurala nätverk baserade metoder använder sekvens-tosequence modell som tar ett svar och dess sammanhang som ingång och genererar en relevant fråga som utgång. Men vi observerar två viktiga frågor med dessa metoder: 1) De genererade interrogativa orden (eller frågeorden) matchar inte svarstypen. (2) Modellen kopierar de sammanhangsord som är långt ifrån och irrelevanta för svaret, i stället för de ord som är nära och relevanta för svaret. För att ta itu med dessa två frågor föreslår vi en svarsfokuserad och positionsmedveten neural frågegenereringsmodell. (1) Med svaret fokuserat menar vi att vi uttryckligen modellerar frågeordsgenerering genom att införliva svaret inbäddat, vilket kan bidra till att skapa ett interrogativt ord som matchar svarstypen. (2) Med positionsmedveten menar vi att vi modellerar det relativa avståndet mellan sammanhangsorden och svaret. Därför kan modellen vara medveten om sammanhangsordens position när den kopierar dem för att skapa en fråga. Vi utför omfattande experiment för att undersöka hur effektiv vår modell är. De experimentella resultaten visar att vår modell avsevärt förbättrar utgångsläget och överträffar det toppmoderna systemet.
REF berikar modellen med både svar inbäddande och det relativa avståndet mellan sammanhangsorden och svaret.
Answer-focused and Position-aware Neural Question Generation
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}