基于自适应拷贝神经网络的学习式问题生成
机器学习
2019-09-19 v1 计算与语言
机器学习
摘要
自动问题生成是自然语言处理中的一个重要问题。本文提出一种新颖的自适应拷贝循环神经网络模型，以应对从句子与段落生成问题的问题。所提模型在双向 LSTM 架构上增加拷贝机制组件，以从输入数据自适应地生成更合适的问题。实验结果表明，所提模型在 BLEU 与 ROUGE 评价指标上优于最先进的问题生成方法。
引用
@article{arxiv.1909.08187,
title = {Learning to Generate Questions with Adaptive Copying Neural Networks},
author = {Xinyuan Lu and Yuhong Guo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.08187},
year = {2019}
}