为可解释多跳问答生成后续问题
计算与语言
2020-02-28 v1
摘要
我们提出一个开放域多跳问答框架，其中读取部分信息并用于生成后续问题，最终由预训练的单跳答案抽取器作答。该框架使每一跳可解释，并使后续跳的检索与首跳一样灵活且具体。作为该框架的首个实例，我们训练一个指针-生成器网络，基于问题与部分信息预测后续问题。这提供了神经问题生成网络的新颖应用，其被用于基于最终答案及其支撑事实给出弱真值单跳后续问题。学习生成针对下游支撑事实选择相关答案跨度、同时避免干扰前提的后续问题，对文本生成提出了令人振奋的语义挑战。我们使用 HotpotQA 的双跳桥接问题给出评估。
引用
@article{arxiv.2002.12344,
title = {Generating Followup Questions for Interpretable Multi-hop Question Answering},
author = {Christopher Malon and Bing Bai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.12344},
year = {2020}
}