Neural Question Generation
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/347190
Tipus de documentProjecte Final de Màster Oficial
Data2021-04-18
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Question generation attempts to generate a natural language question given a passage and an answer. Most state-of-the-art methods have focused on generating simple questions involving single-hop relations and based on a single or a few sentences. In this project, we focus on generating multi-hop questions which requires discovering and modeling the multiple entities and their semantic relations in the passage. To that end, we use the HotpotQA dataset, a multi-document and multi-hop dataset for questions answering that provides not only the context, question, and answer but also the supporting facts that lead to the answer. To solve the problem, we propose the use of transformer-based models, which have shown to perform well in single-hop question generation, and we study different variants to condition the model using the context and the supporting facts.
MatèriesNatural language processing (Computer science), Neural networks (Computer science), Tractament del llenguatge natural (Informàtica), Xarxes neuronals (Informàtica)
TitulacióMÀSTER UNIVERSITARI EN INTEL·LIGÈNCIA ARTIFICIAL (Pla 2017)
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
156076.pdf | 1,188Mb | Visualitza/Obre |