Learning to Ask: Neural Question Generation for Reading Comprehension

该研究提出了一种端到端的神经网络模型,用于自动问题生成,尤其适用于阅读理解。通过全局注意力机制,模型能从输入文本中选择关键信息并生成自然且有挑战性的问题。实验结果显示,该模型在自然度和难度方面超越了基于规则的基线,且在数据增强和教育等领域有广泛应用潜力。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Abstract

  • 自动问题生成
  • 和之前的方法比,无需依赖手工规则或者复杂的 NLP pipeline.
  • sequence-to-sequence learning, end-to-end trainable
  • 自动评估
    • 超过基于规则的 baseline
  • 人工评估
    • more natural (语法,流畅度)
    • more difficult to answer (syntactic and lexical divergence from the original text and reasoning needed to answer)

Introduction

问题生成适合的应用领域:

  • 教育(自动生成阅读理解的问题)
  • chatbot (开场提问或者请求反馈)
  • 医疗 (评估和提升心理健康)
  • 数据增强

在这里插入图片描述

构造比较自然又难度适合的问题需要使用 abstractive methods 来生成不是完全和输入文本重叠的流

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