論文の概要: ASQ: Automatically Generating Question-Answer Pairs using AMRs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.10023v1
• Date: Thu, 20 May 2021 20:38:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-28 11:29:16.718556
• Title: ASQ: Automatically Generating Question-Answer Pairs using AMRs
• Title（参考訳）: ASQ:AMRを用いた質問応答ペアの自動生成
• Authors: Geetanjali Rakshit and Jeffrey Flanigan
• Abstract要約: AMR(Abstract Meaning Representation)を用いて,質問や回答を自動的に文から抽出するツールASQを紹介する。 AMR 2.0データからASQが生成した出力の質的評価は、問合せ対が自然で有効であることを示す。 私たちはこのツールと結果を公開して、他の人が使用して構築できるようにするつもりです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0878040851638
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we introduce ASQ, a tool to automatically mine questions and answers from a sentence, using its Abstract Meaning Representation (AMR). Previous work has made a case for using question-answer pairs to specify predicate-argument structure of a sentence using natural language, which does not require linguistic expertise or training. This has resulted in the creation of datasets such as QA-SRL and QAMR, for both of which, the question-answer pair annotations were crowdsourced. Our approach has the same end-goal, but is automatic, making it faster and cost-effective, without compromising on the quality and validity of the question-answer pairs thus obtained. A qualitative evaluation of the output generated by ASQ from the AMR 2.0 data shows that the question-answer pairs are natural and valid, and demonstrate good coverage of the content. We run ASQ on the sentences from the QAMR dataset, to observe that the semantic roles in QAMR are also captured by ASQ.We intend to make this tool and the results publicly available for others to use and build upon.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,AMR(Abstract Meaning Representation)を用いて,文から質問や回答を自動的に抽出するツールであるASQを紹介する。 従来の研究は、言語的な専門知識や訓練を必要とせず、自然言語を用いて文の述語・述語構造を規定するために、質問応答ペアを使うことを事例にしている。 この結果、QA-SRLやQAMRといったデータセットが作成され、問合せペアアノテーションがクラウドソースされた。 提案手法は同じエンドゴールを持つが,自動であり,得られた質問応答対の品質と妥当性を損なうことなく,高速かつ費用対効果が得られる。 AMR 2.0データからASQが生成した出力の質的評価は、問合せ対が自然で有効であることを示し、その内容の良好なカバレッジを示す。 我々は、QAMRデータセットの文上でASQを実行し、QAMRのセマンティックロールもASQによって捕捉されていることを観察する。

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