Vi undersöker svårighetsgraden av frågor, och föreslår en ny miljö som kallas Svårighetskontrollerbar frågegenerering (DQG). Ta som inmatning en läsförståelse stycke och vissa textfragment (dvs. Svar) i det stycke som vi vill ställa frågor om, en DQG-metod måste generera frågor som var och en har ett visst textfragment som svar, och under tiden generation är under kontroll av angivna svårigheter etiketter-utmatningsfrågorna bör tillgodose den angivna svårigheten så mycket som möjligt. För att lösa denna uppgift föreslår vi en helhetsram för att skapa frågor om fastställda svårighetsgrader. Specifikt utforskar vi några intuitioner: (i) I inmatningsmeningar, är det närmare ett ord till svarsfragmentet, desto troligare används det i frågan; (ii) Ju lättare en fråga är, desto närmare dess ord är svarsfragmentet i meningen; (iii) Utföra svårighetskontroll kan betraktas som ett problem med meningsgenerering mot en specificerad egenskap eller stil, nämligen svårighetsnivå. För utvärdering förberedde vi den första uppsättningen av läsförståelsefrågor med svårighetsetiketter. Resultaten visar att vårt ramverk inte bara genererar frågor av bättre kvalitet under mätvärden som BLEU, utan också har möjlighet att generera frågor som överensstämmer med de angivna svårighetsetiketterna. * Detta arbete gjordes främst när Yifan Gao och Jianan Wang var praktikanter på Tencent AI Lab.
Syftet med Ref är att skapa frågor om olika svårighetsgrader.
Difficulty-controllable Question Generation for Reading Comprehension
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}