- “What makes a question inquisitive?” A Study on Type-Controlled Inquisitive Question Generation [35.9]
質問生成のためのタイプ制御フレームワークを提案する。 私たちは、ソーステキストから描画しながら、特定のタイプに固執する様々な質問を生成します。 また、生成した集合から1つの質問を選択する戦略についても検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (Thu, 19 May 2022 12:33:35 GMT)- Explanation, Elaboration など質問のタイプを考慮することでQA generationの性能が向上するとの報告。
- データ等はhttps://github.com/EducationalTestingService/inquisitive-questionsで公開予定とのことだが、現時点では404
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Multi-hopや回答可能性を考慮したQuestion Generation
Question Generationを扱った論文が2日続けて出ていた。
- Ask to Understand: Question Generation for Multi-hop Question Answering [11.6]
マルチホップ質問回答 (Multi-hop Question Answering, QA) は、複数の文書から散乱した手がかりを見つけ、推論することで複雑な質問に答えることを要求する。 質問生成(QG)の観点から,マルチホップQAを補完する新しい手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (Thu, 17 Mar 2022 04:02:29 GMT)- マルチホップなQAを作るための手法の提案。sub questionを介するパイプラインになっているようだが、Multi-hop Question Answering自体が挑戦的なタスクなのでうまくいくならすごいと思う。
- A Feasibility Study of Answer-Unaware Question Generation for Education [14.4]
このようなシステムにおけるエラーのかなりの部分は、無関係または解釈不能な質問から生じていることを示す。 これらのモデルが原文ではなく人文要約となると、生成した質問の受理性が著しく向上することがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) 参考訳(全文) (Wed, 16 Mar 2022 15:16:18 GMT)- 質問生成において不適切または解釈不能な質問を避けるため要約を活用するとの報告。
- リポジトリはGitHub – liamdugan/summary-qg: Code for the ACL 2022 Paper “A Feasibility Study of Answer-Unaware Question Generation for Education”