Under det senaste årtiondet har storskaligt övervakat lärande corpora gjort det möjligt för maskininlärning forskare att göra betydande framsteg. Fram till detta datum finns det dock inga storskaliga frågeformulär tillgängliga. I denna artikel presenterar vi 30M Factoid QuestionAnswer Corpus, ett enormt frågesvar par corpus produceras genom att tillämpa en ny neural nätverk arkitektur på kunskapsbasen Freebase för att omvandla fakta i naturliga språkfrågor. Det producerade frågesvarsparet utvärderas både av mänskliga utvärderare och med hjälp av automatiska utvärderingsmått, inklusive väletablerade maskinöversättnings- och meningslikviditetsmått. I alla utvärderingskriterier överträffar modellen för frågegenerering det konkurrerande mallbaserade utgångsläget. När de framläggs för mänskliga utvärderare förefaller de frågor som uppstår dessutom av hög kvalitet vara jämförbara med verkliga mänskliga frågor.
Till exempel, en corpus med 30M QA par genereras genom att överföra fakta från en kunskapsbas till naturliga språkfrågor med hjälp av ett djupt neuralt nätverk REF.
Generating Factoid Questions With Recurrent Neural Networks: The 30M Factoid Question-Answer Corpus
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}