論文の概要: Enhancing Question Generation with Commonsense Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.10454v1
• Date: Sat, 19 Jun 2021 08:58:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-22 15:38:22.167728
• Title: Enhancing Question Generation with Commonsense Knowledge
• Title（参考訳）: 常識知識による質問生成の促進
• Authors: Xin Jia, Hao Wang, Dawei Yin, Yunfang Wu
• Abstract要約: 質問生成プロセスにコモンセンス知識を導入するためのマルチタスク学習フレームワークを提案する。 SQuAD実験の結果,提案手法は自動評価と人的評価の両方でQG性能を著しく向上させることができることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.289599417096206
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Question generation (QG) is to generate natural and grammatical questions that can be answered by a specific answer for a given context. Previous sequence-to-sequence models suffer from a problem that asking high-quality questions requires commonsense knowledge as backgrounds, which in most cases can not be learned directly from training data, resulting in unsatisfactory questions deprived of knowledge. In this paper, we propose a multi-task learning framework to introduce commonsense knowledge into question generation process. We first retrieve relevant commonsense knowledge triples from mature databases and select triples with the conversion information from source context to question. Based on these informative knowledge triples, we design two auxiliary tasks to incorporate commonsense knowledge into the main QG model, where one task is Concept Relation Classification and the other is Tail Concept Generation. Experimental results on SQuAD show that our proposed methods are able to noticeably improve the QG performance on both automatic and human evaluation metrics, demonstrating that incorporating external commonsense knowledge with multi-task learning can help the model generate human-like and high-quality questions.
• Abstract（参考訳）: 質問生成(QG)とは、特定の文脈に対する特定の回答によって答えられる自然で文法的な質問を生成することである。 従来のシーケンス・ツー・シーケンスのモデルは、高品質な質問をするには背景として常識的な知識が必要であるという問題に悩まされ、ほとんどの場合、トレーニングデータから直接は学習できないため、知識を奪われる不満足な質問が発生する。 本稿では,コモンセンス知識を質問生成プロセスに導入するマルチタスク学習フレームワークを提案する。 まず、成熟したデータベースから関連するコモンセンス知識を検索し、ソースコンテキストから質問への変換情報でトリプルを選択する。 これらの情報的知識をベースとして,2つの補助タスクを設計し,コモンセンス知識を主QGモデルに組み込むことで,その1つは概念関係分類であり,もう1つはテイル概念生成である。 squadの実験結果は,提案手法が自動評価と人間評価の指標の両方において,qg性能を顕著に向上できることを示し,マルチタスク学習に外部コモンセンス知識を組み込むことにより,モデルが人間らしく高品質な質問を生成できることを実証した。

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