Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quinductor: a multilingual data-driven method for generating reading-comprehension questions using Universal Dependencies

論文の概要: Quinductor: a multilingual data-driven method for generating reading-comprehension questions using Universal Dependencies

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.10121v1
Date: Thu, 18 Mar 2021 09:49:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-19 14:04:53.235384
Title: Quinductor: a multilingual data-driven method for generating reading-comprehension questions using Universal Dependencies
Title（参考訳）: Quinductor:Universal Dependenciesを用いた読解理解質問生成のための多言語データ駆動手法
Authors: Dmytro Kalpakchi and Johan Boye
Abstract要約: 係り受け木を用いた読解質問を生成するための多言語データ駆動手法を提案する。本手法は,低リソース言語に対して,強く,ほとんど決定論的かつ安価なベースラインを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: We propose a multilingual data-driven method for generating reading comprehension questions using dependency trees. Our method provides a strong, mostly deterministic, and inexpensive-to-train baseline for less-resourced languages. While a language-specific corpus is still required, its size is nowhere near those required by modern neural question generation (QG) architectures. Our method surpasses QG baselines previously reported in the literature and shows a good performance in terms of human evaluation.
Abstract（参考訳）: 係り受け木を用いた読解質問を生成する多言語データ駆動手法を提案する。本手法は,低リソース言語に対して,強く,ほとんど決定論的かつ安価なベースラインを提供する。言語固有のコーパスは依然として必要だが、そのサイズは現代のニューラルネットワーク生成(QG)アーキテクチャで必要とされるものに近い。本手法は文献で報告したQGベースラインを超え,人的評価の点で優れた性能を示す。

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