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Leveraging Structured Information from a Passage to Generate Questions

Tsinghua Science and Technology 2023年第3期28卷 464-474页

作者： Jian Xu Yu Sun Jianhou Gan Mingtao Zhou Di Wu Key Laboratory of Educational Informatization for Nationalities Yunnan Normal UniversityKunming 650500China School of Information Science and Technology Yunnan Normal UniversityKunming 650500China Yunnan Key Laboratory of Smart Education Yunnan Normal UniversityKunming 650500China School of Information Engineering Qujing Normal UniversityQujing 655011China

Question Generation(qg)is the task of utilizing Artificial Intelligence(AI)technology to generate questions that can be answered by a span of text within a given *** research on qg in the educational field struggles with two challenges:the mainstream qg models based on seq-to-seq fail to utilize the structured information from the passage;the other is the lack of specialized educational qg *** address the challenges,a specialized qg dataset,reading comprehension dataset from examinations for qg(named race4qg),is reconstructed by applying a new answer tagging approach and a data-filtering strategy to the race ***,an end-to-end qg model,which can exploit the intra-and inter-sentence information to generate better questions,is *** our model,the encoder utilizes a Gated Recurrent Units(GRU)network,which takes the concatenation of word embedding,answer tagging,and Graph Attention neTworks(GAT)embedding as *** hidden states of the GRU are operated with a gated self-attention to obtain the final passage-answer representation,which will be fed to the *** show that our model outperforms baselines on automatic metrics and human ***,the model improves the baseline by 0.44,1.32,and 1.34 on BLEU-4,ROUGE-L,and METEOR metrics,respectively,indicating the effectivity and reliability of our *** gap with human expectations also reflects the research potential.

关键词： automatic Question Generation(qg) race4qg dataset Answer-Oriented GAT(AO-GAT) attention mechanism structured information

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