QG-2019-AAAI-Improving Neural Question Generation using Answer Separation

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QG-2019-AAAI-Improving Neural Question Generation using Answer Separation

Improving Neural Question Generation using Answer Separation 本篇是2019年发表在AAAI上的一篇文章.该文章在基础的seq2seq模型的基础上提出了answer-separated seq2seq模型,并通过实验证明该模型显着减少了包含答案的不正确问题的数量,达到了NQG(自然语言生成)模型的state-of-the-art.(2019).下载点击此处.同时,改论文需要对含注意力机制的seq2seq有基本了解,可以点击此处下载阅读…

【NQG】Paragraph-level Neural Question Generation with Maxout Pointer and Gated Self-attention Networks论文笔记

这篇文章主要处理了在问题生成(Question Generation,QG)中,长文本(多为段落)在seq2seq模型中表现不佳的问题.长文本在生成高质量问题方面不可或缺. 1. Introduction QG可以让对话系统更积极主动,也可以生成更多的问题来丰富QA(Question Answering)系统,同时在教育领域的阅读理解方面也有应用. QG主要分为rule-based和neural approach: rule-based:可以看作是一个fill-and-rank模型,提取目的句子…

Deep Learning 23：dropout理解_之读论文“Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors”

理论知识:Deep learning:四十一(Dropout简单理解).深度学习(二十二)Dropout浅层理解与实现.“Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors” 感觉没什么好说的了,该说的在引用的这两篇博客里已经说得很清楚了,直接做试验吧注意: 1.在模型的测试阶段,使用”mean network(均值网络)”来得到隐含层的输出,其实就是在网络前向传播到输出层前时隐含层节点的输出值都…

论文阅读笔记：《Interconnected Question Generation with Coreference Alignment and Conversion Flow Modeling》

论文阅读:<Interconnected Question Generation with Coreference Alignment and Conversion Flow Modeling> 作者:Yifan Gao, Piji Li, Irwin King, Michael R.yu 论文来源:ACL2019 WHAT CQG会话问题生成,对于给定文章最终想要生成会话QA对的形式,并且要在每轮对话中实现平稳的过渡. 使用共指想要生成相互关联的问题. HOW 一. 模型 1.多源编码器(使…

论文泛读·Adversarial Learning for Neural Dialogue Generation

原文翻译导读这篇文章的主要工作在于应用了对抗训练(adversarial training)的思路来解决开放式对话生成(open-domain dialogue generation)这样一个无监督的问题. 其主体思想就是将整体任务划分到两个子系统上,一个是生成器(generative model),利用seq2seq式的模型以上文的句子作为输入,输出对应的对话语句:另一个则是一个判别器(discriminator),用以区分在前文条件下当前的问答是否是和人类行为接近,这里可以近似地看作是一…

Improving Commonsense Question Answering by Graph-based Iterative Retrieval over Multiple Knowledge Sources —— 基于多知识库迭代检索的常识问答系统

基于多知识库迭代检索的问答系统论文地址背景常识问答任务需要引入外部知识来帮助模型更好地理解自然语言问题,现有的解决方案大都采用两阶段框架: 第一阶段 -- 从广泛的知识来源中找到与给定问题相关的知识事实或者用预训练模型生成相关的知识第二阶段 -- 将找到的或者生成的知识与问题融合以预测答案. 实验结果证明,外部知识融合到问答系统的做法是十分有效的,但这仍然存在一个关键的问题:就从单一外部知识库找寻相关知识而言,抽取到的部分知识可能对解决问题基本毫无作用,甚至还可能损害模型的性能.例如,以…