論文の概要: A Question Type Driven and Copy Loss Enhanced Frameworkfor Answer-Agnostic Neural Question Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.11665v1
• Date: Sun, 24 May 2020 07:09:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 13:14:10.850567
• Title: A Question Type Driven and Copy Loss Enhanced Frameworkfor Answer-Agnostic Neural Question Generation
• Title（参考訳）: 質問型駆動型およびコピーロス拡張フレームワークによる解答非依存的神経質問生成
• Authors: Xiuyu Wu, Nan Jiang and Yunfang Wu
• Abstract要約: 本稿では,質問型予測と複写損失機構という,回答に依存しない質問生成タスクに対処する2つの新しい手法を提案する。 質問タイプモジュールは、質問すべき質問の種類を予測することで、モデルが同じソース文に対して複数のタイプの質問を生成することができる。 新しいコピーロスにより、元のコピーメカニズムが強化され、質問を生成する際に、ソース文のすべての重要な単語がコピーされたことを確認する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.819949636876018
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The answer-agnostic question generation is a significant and challenging task, which aims to automatically generate questions for a given sentence but without an answer. In this paper, we propose two new strategies to deal with this task: question type prediction and copy loss mechanism. The question type module is to predict the types of questions that should be asked, which allows our model to generate multiple types of questions for the same source sentence. The new copy loss enhances the original copy mechanism to make sure that every important word in the source sentence has been copied when generating questions. Our integrated model outperforms the state-of-the-art approach in answer-agnostic question generation, achieving a BLEU-4 score of 13.9 on SQuAD. Human evaluation further validates the high quality of our generated questions. We will make our code public available for further research.
• Abstract（参考訳）: 回答非依存の質問生成は重要かつ困難なタスクであり、ある文に対する質問を自動的に生成することを目的としている。 本稿では,この課題に対処する2つの新しい戦略として,質問型予測と複写損失機構を提案する。 質問型モジュールは、要求すべき質問の種類を予測することで、モデルが同じソース文に対して複数のタイプの質問を生成することができます。 新しいコピーロスは原文のコピー機構を強化し、質問を生成する際に原文中のすべての重要な単語がコピーされたことを保証する。 統合モデルは、回答非依存の質問生成において最先端のアプローチを上回り、squadで13.9のbleu-4スコアを達成している。 人間の評価は、生成した質問の質をさらに高める。 私たちはさらなる研究のためにコードを公開します。

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