論文の概要: Generating Self-Contained and Summary-Centric Question Answer Pairs via Differentiable Reward Imitation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.04689v1
• Date: Fri, 10 Sep 2021 06:34:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-13 21:54:38.991968
• Title: Generating Self-Contained and Summary-Centric Question Answer Pairs via Differentiable Reward Imitation Learning
• Title（参考訳）: 差別化可能な報酬模倣学習による自己完結型質問応答ペアの生成
• Authors: Li Zhou, Kevin Small, Yong Zhang, Sandeep Atluri
• Abstract要約: 本稿では,質問応答対(QAペア)を自己完結型,要約型,長さ制約型,記事要約型で生成するモデルを提案する。 このデータセットは、回答として要約を生成するQAペア生成モデルを学ぶために使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.2745835227138045
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Motivated by suggested question generation in conversational news recommendation systems, we propose a model for generating question-answer pairs (QA pairs) with self-contained, summary-centric questions and length-constrained, article-summarizing answers. We begin by collecting a new dataset of news articles with questions as titles and pairing them with summaries of varying length. This dataset is used to learn a QA pair generation model producing summaries as answers that balance brevity with sufficiency jointly with their corresponding questions. We then reinforce the QA pair generation process with a differentiable reward function to mitigate exposure bias, a common problem in natural language generation. Both automatic metrics and human evaluation demonstrate these QA pairs successfully capture the central gists of the articles and achieve high answer accuracy.
• Abstract（参考訳）: 対話型ニュースレコメンデーションシステムにおける質問生成を動機として,自己完結型要約型質問と記事要約型回答を用いた質問応答ペア(QAペア)の生成モデルを提案する。 まず、質問をタイトルとするニュース記事の新しいデータセットを収集し、さまざまな長さの要約と組み合わせます。 このデータセットは、回答として要約を生成するQAペア生成モデルを学ぶために使用される。 次に、自然言語生成における一般的な問題である露光バイアスを軽減するために、異なる報酬関数でQAペア生成プロセスを補強する。 自動測定と人的評価の両方が、これらのQAペアが記事の中心的なジストを捕捉し、高い回答精度を達成することを実証している。

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