論文の概要: Diversifying Question Generation over Knowledge Base via External Natural Questions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14362v1
• Date: Sat, 23 Sep 2023 10:37:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-27 16:55:28.786348
• Title: Diversifying Question Generation over Knowledge Base via External Natural Questions
• Title（参考訳）: 外部自然質問による知識ベースによる多様な質問生成
• Authors: Shasha Guo, Jing Zhang, Xirui Ke, Cuiping Li, Hong Chen
• Abstract要約: 多様なテキストは、様々な表現を通して同じ意味を伝達すべきである。 現在のメトリクスは、生成された質問自体のユニークなn-gramの比率を計算するため、上記の多様性を不適切に評価する。 我々は,各インスタンスを対象としたトップk生成質問の多様性を計測する,新しい多様性評価指標を考案した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.382095354733842
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Previous methods on knowledge base question generation (KBQG) primarily focus on enhancing the quality of a single generated question. Recognizing the remarkable paraphrasing ability of humans, we contend that diverse texts should convey the same semantics through varied expressions. The above insights make diversifying question generation an intriguing task, where the first challenge is evaluation metrics for diversity. Current metrics inadequately assess the above diversity since they calculate the ratio of unique n-grams in the generated question itself, which leans more towards measuring duplication rather than true diversity. Accordingly, we devise a new diversity evaluation metric, which measures the diversity among top-k generated questions for each instance while ensuring their relevance to the ground truth. Clearly, the second challenge is how to enhance diversifying question generation. To address this challenge, we introduce a dual model framework interwoven by two selection strategies to generate diverse questions leveraging external natural questions. The main idea of our dual framework is to extract more diverse expressions and integrate them into the generation model to enhance diversifying question generation. Extensive experiments on widely used benchmarks for KBQG demonstrate that our proposed approach generates highly diverse questions and improves the performance of question answering tasks.
• Abstract（参考訳）: 知識ベース質問生成(KBQG)に関する従来の手法は、主に単一の質問の品質向上に重点を置いている。 ヒトの顕著な言い回し能力を認識し、多様なテキストは様々な表現を通して同じ意味を伝達すべきだと主張する。 上記の知見は、多様性の指標を評価することが第一の課題である、興味をそそる課題である。 現在の測定基準では、生成した質問そのもののユニークなn-グラムの比率を計算するため、上記の多様性を不適切に評価している。 そこで本研究では,各インスタンスに対するtop-k生成質問の多様性を計測し,基礎的真理との関連性を保証する新しい多様性評価指標を考案する。 第2の課題は,質問生成の多様化に関するものだ。 この課題に対処するために,2つの選択戦略が組み合わさった双対モデルフレームワークを導入し,外部の自然問題を活用した多様な質問を生成する。 2つのフレームワークの主なアイデアは、より多様な式を抽出し、それらを生成モデルに統合することで、質問生成の多様化を促進することです。 KBQGのための広範囲なベンチマーク実験により,提案手法は高度に多様な質問を発生させ,質問応答タスクの性能を向上することを示した。

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