論文の概要: Controllable Open-ended Question Generation with A New Question Type Ontology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.00152v1
• Date: Thu, 1 Jul 2021 00:02:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-03 03:03:41.554377
• Title: Controllable Open-ended Question Generation with A New Question Type Ontology
• Title（参考訳）: 新しい質問型オントロジーを用いた制御可能なオープンエンド質問生成
• Authors: Shuyang Cao and Lu Wang
• Abstract要約: 複数の文で通常答えられるオープンエンドな質問を生成するという,探索の少ない課題について検討する。 まず、広く使われている質問語よりも、質問のニュアンスの性質をよりよく区別する新しい質問型オントロジーを定義する。 次に,意味グラフ表現によって拡張された質問型認識型質問生成フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.017006996402699
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We investigate the less-explored task of generating open-ended questions that are typically answered by multiple sentences. We first define a new question type ontology which differentiates the nuanced nature of questions better than widely used question words. A new dataset with 4,959 questions is labeled based on the new ontology. We then propose a novel question type-aware question generation framework, augmented by a semantic graph representation, to jointly predict question focuses and produce the question. Based on this framework, we further use both exemplars and automatically generated templates to improve controllability and diversity. Experiments on two newly collected large-scale datasets show that our model improves question quality over competitive comparisons based on automatic metrics. Human judges also rate our model outputs highly in answerability, coverage of scope, and overall quality. Finally, our model variants with templates can produce questions with enhanced controllability and diversity.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,複数文で回答されるオープンエンド質問生成の難解な課題について検討する。 まず,質問のニュアンスの性質を広く使われる質問語と区別する新しい質問型オントロジーを定義する。 4,959の質問からなる新しいデータセットは、新しいオントロジーに基づいてラベル付けされる。 次に,意味グラフ表現によって拡張された新しい質問型質問生成フレームワークを提案し,質問焦点の予測と質問の生成を行う。 このフレームワークに基づいて、制御性と多様性を改善するために、模範と自動生成テンプレートの両方を使用します。 新たに収集された2つの大規模データセットに対する実験により,自動メトリクスに基づく競合比較よりも質問品質が向上することが示された。 人間の判断は、我々のモデルが高い回答率、スコープの範囲、全体的な品質を評価します。 最後に、テンプレートを用いたモデル変種は、制御性と多様性を向上した質問を生成できる。

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