Automatisk frågegenerering (QG) är en användbar men utmanande uppgift i NLP. Nya neurala nätverk-baserade metoder representerar state-of-the-art i denna uppgift, men de är inte utan brister. För det första saknar dessa modeller förmågan att hantera sällsynta ord och ordrepetitionsproblem. Dessutom optimerar alla tidigare arbeten korsentropiförlusten, vilket kan leda till inkonsekvenser mellan utbildning (mål) och testning (bedömningsåtgärd). I detta dokument presenterar vi en ny djupgående förstärkningsbaserad inlärningsram för automatisk frågegenerering. Generatorn av ramverket är en sekvens-till-sekvens-modell, förstärkt med kopieringsmekanismen för att hantera problemet med sällsynta ord och täckningsmekanismen för att lösa problemet med ordrepetition. Utvärderarmodellen för ramverket utvärderar och belönar varje förutsagd fråga. Den övergripande modellen tränas genom att lära sig parametrarna i generatornätverket som maximerar belöningen. Vårt ramverk gör det möjligt för oss att direkt optimera alla aktivitetsspecifika poäng inklusive utvärderingsåtgärder såsom BLEU, GLEU, ROUGE-L, etc., lämpliga för sekvens-till-sekvens-uppgifter såsom QG. Vår omfattande utvärdering visar att vår strategi avsevärt överträffar toppmoderna system på det allmänt använda SQuAD-riktmärket i både automatisk och mänsklig utvärdering.
I Ref föreslås en förstärkt inlärningsbaserad ram som tar itu med problemet med exponeringsfördomar, ordrepetition och sällsynta ord.
A framework for automatic question generation from text using deep reinforcement learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}