論文の概要: Question Generation for Reading Comprehension Assessment by Modeling How and What to Ask

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.02908v1
• Date: Wed, 6 Apr 2022 15:52:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-07 12:59:07.322073
• Title: Question Generation for Reading Comprehension Assessment by Modeling How and What to Ask
• Title（参考訳）: 問うべきことのモデル化による読み理解評価のための質問生成
• Authors: Bilal Ghanem, Lauren Lutz Coleman, Julia Rivard Dexter, Spencer McIntosh von der Ohe, Alona Fyshe
• Abstract要約: 本研究では,推論的質問が重要となる読解のための質問生成(QG)について検討する。 本稿では,従来のデータセットを利用した2段階モデル(HTA-WTA)を提案する。 HTA-WTAモデルでは,深い推論を問うことで,強いSCRSの検証を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.470121495099
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Reading is integral to everyday life, and yet learning to read is a struggle for many young learners. During lessons, teachers can use comprehension questions to increase engagement, test reading skills, and improve retention. Historically such questions were written by skilled teachers, but recently language models have been used to generate comprehension questions. However, many existing Question Generation (QG) systems focus on generating literal questions from the text, and have no way to control the type of the generated question. In this paper, we study QG for reading comprehension where inferential questions are critical and extractive techniques cannot be used. We propose a two-step model (HTA-WTA) that takes advantage of previous datasets, and can generate questions for a specific targeted comprehension skill. We propose a new reading comprehension dataset that contains questions annotated with story-based reading comprehension skills (SBRCS), allowing for a more complete reader assessment. Across several experiments, our results show that HTA-WTA outperforms multiple strong baselines on this new dataset. We show that the HTA-WTA model tests for strong SCRS by asking deep inferential questions.
• Abstract（参考訳）: 読書は日常生活に不可欠なものであり、読書を学ぶことは多くの若い学習者にとって困難である。 授業中、教師は理解質問を使ってエンゲージメントを高め、読書のスキルをテストし、保持性を改善することができる。 歴史的には、このような質問は熟練した教師によって書かれたが、近年では言語モデルが理解の質問を生成するのに使われている。 しかし,既存の質問生成(QG)システムの多くは,テキストからリテラル質問を生成することに重点を置いており,生成した質問のタイプを制御する方法がない。 本稿では,推論質問が重要であり,抽出技術が使えない読み理解のためのQGについて検討する。 本稿では,従来のデータセットを活用する2段階モデル (HTA-WTA) を提案する。 本研究では,sbrc(story-based reading comprehension skills)を付記した質問を含む新しい読解データセットを提案する。 いくつかの実験で、HTA-WTAは、この新しいデータセット上で複数の強いベースラインを上回ります。 HTA-WTAモデルでは,深い推論を問うことで,強いSCRSの検証を行う。

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