面向芬兰语的问答与问题生成
计算与语言
2022-11-28 v1
摘要
语言建模领域的近期进展提升了问答（QA）与问题生成（QG）的最优水平。然而，现代神经模型及其基准与训练数据集的发展主要聚焦于英语。芬兰语与许多其他语言一样，缺乏大规模 QA/QG 模型训练资源，这阻碍了最先进 QA/QG 微调方法的实验。我们提出首个可处理芬兰语的神经 QA 与 QG 模型。为训练模型，我们自动翻译 SQuAD 数据集，随后使用归一化方法减少翻译过程中产生的有问题数据量。利用该合成数据及 TyDi-QA 数据集的芬兰语部分，我们微调若干基于 transformer 的模型以同时用于 QA 与 QG 并评估其性能。据我们所知，所得数据集是首个芬兰语大规模 QA/QG 资源。本文亦确立了芬兰语 QA 与 QG 的初始基准。
引用
@article{arxiv.2211.13794,
title = {Question Answering and Question Generation for Finnish},
author = {Ilmari Kylliäinen and Roman Yangarber},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.13794},
year = {2022}
}