論文の概要: Learning to Generate Questions by Enhancing Text Generation with Sentence Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12192v2
• Date: Tue, 23 Jan 2024 09:05:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-24 20:06:12.294973
• Title: Learning to Generate Questions by Enhancing Text Generation with Sentence Selection
• Title（参考訳）: 文選択によるテキスト生成の強化による質問生成の学習
• Authors: Pham Quoc-Hung, Minh-Tien Nguyen, Manh Tran-Tien, Hung Le, and Xuan-Hieu Phan
• Abstract要約: 本稿では,回答認識型質問生成問題に対するアプローチを提案する。 セレクタとジェネレータの2つのモジュールを含むモデルを設計する。 ジェネレータは、セレクタからのローカル情報と、エンコーダによって符号化されたコンテキスト全体からグローバル情報とを暗黙的に組み合わせて質問を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.391160914445944
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce an approach for the answer-aware question generation problem. Instead of only relying on the capability of strong pre-trained language models, we observe that the information of answers and questions can be found in some relevant sentences in the context. Based on that, we design a model which includes two modules: a selector and a generator. The selector forces the model to more focus on relevant sentences regarding an answer to provide implicit local information. The generator generates questions by implicitly combining local information from the selector and global information from the whole context encoded by the encoder. The model is trained jointly to take advantage of latent interactions between the two modules. Experimental results on two benchmark datasets show that our model is better than strong pre-trained models for the question generation task. The code is also available.
• Abstract（参考訳）: 回答認識型質問生成問題に対するアプローチを提案する。 強固な事前学習された言語モデルの能力のみに頼るのではなく、文脈内のいくつかの関連文で回答や質問の情報が見つかることを観察する。 それに基づいて,セレクタとジェネレータという2つのモジュールを含むモデルを設計する。 セレクタは、暗黙のローカル情報を提供するために、解答に関する関連文にもっと集中するようにモデルを強制する。 生成器は、セレクタからのローカル情報と、エンコーダによって符号化されたコンテキスト全体からグローバル情報とを暗黙的に組み合わせて質問を生成する。 このモデルは2つのモジュール間の遅延相互作用を活用するために共同で訓練されている。 2つのベンチマークデータセットの実験結果から,質問生成タスクにおいて,我々のモデルは強い事前学習モデルよりも優れていることが示された。 コードも利用可能である。

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