Отправить статью по E-mail Генерация вопросов на естественном языке с помощью нейросетей
- Авторы: Малекова В.А.1, Романова Е.В.1
-
Учреждения:
- Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
- Выпуск: Том 18, № 2 (2022)
- Страницы: 235-239
- Раздел: Статьи
- URL: https://ogarev-online.ru/2541-8025/article/view/147081
- ID: 147081
Цитировать
Открытый доступ
Доступ предоставлен
Только для подписчиков
Аннотация
В статье продемонстрированы основные известные алгоритмы автономной генерации вопросов на естественном языке с помощью инструментов нейросетей. Рассмотрены различные методы решения возникающих сложностей, механизмы моделей и пути их реализации. Представлены результаты применения основных алгоритмов и их анализ для совершенствования выбранного метода.
Ключевые слова
Полный текст
Открыть статью на сайте журналаОб авторах
Виктория Алексеевна Малекова
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
Email: vamalekova@fa.ru
заместитель руководителя департамента, Департамент анализа данных и машинного обучения Москва, Российская Федерация
Екатерина Владимировна Романова
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
Email: ekvromanova@fa.ru
кандидат физико-математических наук, доцент, заместитель руководителя департамента по научной работе, Департамент анализа данных и машинного обучения Москва, Российская Федерация
Список литературы
- Кумар В., Мунисваран С., Рамакришнан Г. и Ли Ю.: ParaQG: система для создания вопросов и ответов из абзацев. В: Материалы EMNLP 2019 г. и 9-го IJCNLP (демонстрации системы), стр. 175-180. ACL, Гонконг, Китай (2019 г.).
- Пеннингтон Дж., Сочер Р., Мэннинг К.: Перчатка: глобальные векторы для представления слов. В: Материалы конференции 2014 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка (EMNLP), стр. 1532-1543. ACL, Доха, Катар (2014 г.).
- Девлин Дж., Чанг М., Ли К., Тутанова К.: BERT: предварительное обучение глубоких двунаправленных преобразователей для понимания языка. ArXiv.org, https://arxiv.org/abs/1810.04805, последний доступ 11 марта 2021 г.
- Чжоу К., Ян Н., Вэй Ф., Тан К., Бао Х., Чжоу М.: Генерация нейронных вопросов из текста: предварительное исследование. В: Труды национальной конференции CCF по обработке естественного языка и китайским вычислениям, стр. 662-671 Springer, Cham, (2017).
- Раджпуркар П., Чжан Дж., Лопырев К., Лян П.: SQuAD: 100 000+ вопросов для машинного понимания текста. В: Материалы конференции 2016 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка, стр. 2383-2392. ACL, Остин, Техас, США (2016 г.).
- Папинени К., Роукос С., Уорд Т., Чжу В.Дж.: BLEU: метод автоматической оценки машинного перевода. В: Материалы 40-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики, стр. 311-318. ACL, Филадельфия, Пенсильвания, США (2002 г.).
- Лин CY.: ROUGE: Пакет для автоматической оценки резюме. В: Материалы семинара ACL: обобщение текста, ответвления, стр. 74-81. ACL, Барселона, Испания, (2004).
- Сунь X., Лю Дж., Лю Ю., Хе В., Ма Ю., Ван, С.: Генерация нейронных вопросов, ориентированная на ответы и учитывающая положение. В: Материалы конференции 2018 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка, стр. 3930-3939. ACL, Брюссель, Бельгия (2018 г.).
- Чжао Ю., Ни X., Дин Ю. и Ке К. Генерация нейронных вопросов на уровне абзацев с указателем Maxout и закрытыми сетями самоконтроля. В: Труды конференции 2018 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка, стр. 3901-3910. ACL, Брюссель, Бельгия (2018 г.).
- Сонг Л., Ван З., Хамза В., Чжан Ю., Гилдеа Д.: Использование контекстной информации для генерации естественных вопросов. В: Материалы конференции 2018 года Североамериканского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики: технологии человеческого языка, том 2 (краткие статьи), стр. 569-574. ACL, Новый Орлеан, Луизиана, США (2018 г.).
Дополнительные файлы
