作者：董孝政; 洪宇; 朱芬红; 姚建民; 朱巧明问题生成密令端到端
摘要：问题生成是指在理解特定陈述句语义的前提下,自动地生成一条或多条关于该陈述句的问题。该文主要针对其中一项子任务开展研究,即一对一的问题生成(Point-wise Question Generation,PQG)。现有PQG研究,主要以端到端的序列化生成模型为框架,相应方法生成的问句,在流畅度方面已达到有限的可接受度(BlEU-4约13%)。尽管如此,现有方法缺乏语块一级的注意力建模,从而无法将"潜在提问对象"的语义独立且整体地纳入表示学习过程。这一不足往往负面影响解码端的问题类型预测和提问词估计。针对这一问题,该文提出了一种融合密令注意力机制的端对端PQG模型。其中,密令是对短语和语块一级的潜在答案的总体概括,其往往表现为陈述句中的一组连续的词项。在方法实现方面,该文在端对端架构的编码过程中,将密令的位置信息与全句语义信息进行融合,而在解码过程中,则加强了针对密令的注意力。实验采用SQuAD语料予以实施,测试结果显示,该文所提方法的性能优于现有主流模型,其获得的BLEU-4指标高于基准系统1.98%。
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