利用世界知识改进神经问题生成
计算与语言
2025-12-25 v3
摘要
本文提出一种将世界知识（链接实体与细粒度实体类型）融入神经问题生成模型的方法。该世界知识有助于编码与篇章中所出现实体相关的额外信息，这些信息是生成类人问题所必需的。我们在 SQuAD 和 MS MARCO 上评估我们的模型，以证明世界知识特征的有效性。所提出的世界知识增强问题生成模型在 SQuAD 和 MS MARCO 测试集上分别比原始神经问题生成模型在绝对 BLEU 4 分数上高出 1.37 和 1.59。
引用
@article{arxiv.1909.03716,
title = {Improving Neural Question Generation using World Knowledge},
author = {Deepak Gupta and Kaheer Suleman and Mahmoud Adada and Andrew McNamara and Justin Harris},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.03716},
year = {2025}
}