تحسين توليد الأسئلة من خلال المطابقة الدلالية على مستوى الجملة واستنتاج موضع الإجابة

باستخدام الإجابة وسياقها كمدخل، حققت نماذج التسلسل إلى التسلسل تقدمًا كبيرًا في توليد الأسئلة. ومع ذلك، نلاحظ أن هذه الطرق غالبًا ما تنتج كلمات سؤال خاطئة أو كلمات مفتاحية وتنسخ الكلمات غير المتعلقة بالإجابة من المدخل. نعتقد أن نقص الدلالات العامة للأسئلة واستغلال الوعي بموضع الإجابة بشكل غير جيد هما السببان الجذريان الرئيسيان. في هذه الورقة، نقترح نموذجًا عصبيًا لتوليد الأسئلة يتكون من وحدتين عامتين: المطابقة الدلالية على مستوى الجملة واستنتاج موضع الإجابة. بالإضافة إلى ذلك، نقوم بتحسين الحالة الأولية لفك الترميز من خلال الاستفادة من آلية الدمج البوابي الواعي بالإجابة. تظهر النتائج التجريبية أن نموذجنا يتفوق على النماذج الأفضل حالياً (SOTA) على مجموعات بيانات SQuAD وMARCO. وبفضل عموميتها، يحسن عملنا أيضًا النماذج القائمة بشكل كبير.