如何提出更好的问题？面向改写不规范问题的大规模多领域数据集
计算与语言
2019-11-22 v1
摘要
我们提出了一个大规模数据集，用于将以不规范自然语言形式提出的问题改写为规范问题的任务。我们的多领域问题改写 MQR 数据集构建自人类贡献的 Stack Exchange 问题编辑历史。该数据集包含来自 303 个领域的 427,719 个问题对。我们为数据集的一个子集提供了人工标注作为质量估计。当从不规范问题转为规范问题时，问题质量在三个方面平均提升 45 分。我们在所构建数据集上训练序列到序列神经模型，相较基于其他数据资源构建的基线方法在 BLEU-4 上取得 13.2% 的提升。我们发布 MQR 数据集以鼓励针对问题改写问题的研究。
引用
@article{arxiv.1911.09247,
title = {How to Ask Better Questions? A Large-Scale Multi-Domain Dataset for Rewriting Ill-Formed Questions},
author = {Zewei Chu and Mingda Chen and Jing Chen and Miaosen Wang and Kevin Gimpel and Manaal Faruqui and Xiance Si},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.09247},
year = {2019}
}
备注
AAAI 2020