論文の概要: MixQG: Neural Question Generation with Mixed Answer Types

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.08175v1
• Date: Fri, 15 Oct 2021 16:03:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-18 13:42:42.147463
• Title: MixQG: Neural Question Generation with Mixed Answer Types
• Title（参考訳）: MixQG: 混合回答型によるニューラル質問生成
• Authors: Lidiya Murakhovs'ka, Chien-Sheng Wu, Tong Niu, Wenhao Liu, Caiming Xiong
• Abstract要約: このギャップを埋めるために、ニューラル質問生成器MixQGを提案する。 yes/no, multiple-choice, extractive, abstractive answerなど,9つの質問応答データセットと多様な回答タイプを組み合わせる。 私たちのモデルは、目に見えない領域と見えない領域の両方で、既存の作業より優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.23205265351248
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Asking good questions is an essential ability for both human and machine intelligence. However, existing neural question generation approaches mainly focus on the short factoid type of answers. In this paper, we propose a neural question generator, MixQG, to bridge this gap. We combine 9 question answering datasets with diverse answer types, including yes/no, multiple-choice, extractive, and abstractive answers, to train a single generative model. We show with empirical results that our model outperforms existing work in both seen and unseen domains and can generate questions with different cognitive levels when conditioned on different answer types. Our code is released and well-integrated with the Huggingface library to facilitate various downstream applications.
• Abstract（参考訳）: 良い質問をすることは、人間と機械の知性の両方にとって必須の能力である。 しかし、既存のニューラルな質問生成アプローチは、主に短いファクトイドの答えに焦点をあてている。 本稿では,このギャップを埋めるために,神経質問生成器mixqgを提案する。 9つの質問応答データセットとyes/no、multiple-choice、extractive、abstractive answerを含む多様な回答タイプを組み合わせることで、単一の生成モデルをトレーニングします。 実験結果から,本モデルは既往の課題を未発見領域と未発見領域の両方で上回っており,異なる回答タイプで条件づけされた場合,認知レベルの異なる質問を生成できることを示した。 我々のコードはリリースされ、hughingfaceライブラリとよく統合され、様々な下流アプリケーションを容易にします。

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