神经问题生成的最新进展
计算与语言
2019-06-05 v3
摘要
新兴的神经问题生成（NQG）研究已开始整合更多样的输入，并生成需要更高认知水平的问题。这些趋势表明NQG可作为NLP的风向标，关乎人类智能如何体现好奇与整合的技能。我们提出一份关于神经问题生成的全面综述，考察语料库、方法与评估方法。由此，我们详述我们所看到的NQG趋势的新兴方向：就学习范式、输入模态以及NQG所考虑的 cognitve 水平而言。最后我们指出未来的潜在方向。
引用
@article{arxiv.1905.08949,
title = {Recent Advances in Neural Question Generation},
author = {Liangming Pan and Wenqiang Lei and Tat-Seng Chua and Min-Yen Kan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.08949},
year = {2019}
}
备注
Survey of neural question generation