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Generating Questions Based on semi-automated and End-to-End Neural Network

Computers, Materials & Continua 2019年第8期61卷 617-628页

作者： Tianci Xia Yuan Sun Xiaobing Zhao Wei Song Yumiao Guo The School of Information Engineering Minzu University of ChinaBeijing100081China Minority Languages Branch National Language Resource and Monitoring Research CenterBeijing100081China Queen’s University Belfast BelfastNorthern IrelandBT71NNUK

With the emergence of large-scale knowledge base,how to use triple information to generate natural questions is a key technology in question answering *** traditional way of generating questions require a lot of manual intervention and produce lots of *** solve these problems,we propose a joint model based on semi-automated model and End-to-End neural network to automatically generate *** semi-automated model can generate question templates and real questions combining the knowledge base and center *** End-to-End neural network directly sends the knowledge base and real questions to BiLSTM ***,the attention mechanism is utilized in the decoding layer,which makes the triples and generated questions more ***,the experimental results on SimpleQuestions demonstrate the effectiveness of the proposed approach.

关键词： Generating questions semi-automated model End-to-End neural network question answering

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