问题生成是指机器主动对一段文本进行提问,生成一个自然语言的问题.神经问题生成则是完全采用端到端的训练方式,使用神经网络完成文档和答案到问题的转换,是自然语言处理中一个新兴而又重要的研究方向.文中首先对神经问题生 成进行了简单介绍,包括基本概念、主流框架和评价方法. 接着介绍了该研究方向的关键问题,包括输入建模、长文本处理、多任务学习、机器学习方法的应用、其他研究问题和改进点.最后,介绍了问题生成和问答系统的关系,以及问题生成的未来研究方向。

http://www.jsjkx.com/CN/10.11896/jsjkx.201100013

成为VIP会员查看完整内容
15

相关内容

专知会员服务
63+阅读 · 2021年5月29日
专知会员服务
69+阅读 · 2021年5月21日
专知会员服务
38+阅读 · 2021年5月18日
专知会员服务
40+阅读 · 2021年5月6日
跨媒体分析与推理技术研究综述
专知会员服务
69+阅读 · 2021年3月11日
多模态视觉语言表征学习研究综述
专知会员服务
186+阅读 · 2020年12月3日
专知会员服务
46+阅读 · 2020年11月20日
专知会员服务
22+阅读 · 2020年9月11日
专知会员服务
25+阅读 · 2020年9月9日
[综述]基于深度学习的开放领域对话系统研究综述
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月12日
多模态视觉语言表征学习研究综述
专知
25+阅读 · 2020年12月3日
神经机器阅读理解最新综述:方法和趋势
PaperWeekly
15+阅读 · 2019年7月25日
论文浅尝 | 通过文本到文本神经问题生成的机器理解
开放知识图谱
10+阅读 · 2019年6月30日
【综述】生成式对抗网络GAN最新进展综述
专知
57+阅读 · 2019年6月5日
万字综述之生成对抗网络(GAN)
PaperWeekly
43+阅读 · 2019年3月19日
自然语言处理中注意力机制综述
黑龙江大学自然语言处理实验室
11+阅读 · 2019年2月26日
孔晓泉:自然语言处理应用和前沿技术回顾
AI研习社
4+阅读 · 2018年6月1日
Arxiv
17+阅读 · 2021年3月29日
Arxiv
7+阅读 · 2019年10月6日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
63+阅读 · 2021年5月29日
专知会员服务
69+阅读 · 2021年5月21日
专知会员服务
38+阅读 · 2021年5月18日
专知会员服务
40+阅读 · 2021年5月6日
跨媒体分析与推理技术研究综述
专知会员服务
69+阅读 · 2021年3月11日
多模态视觉语言表征学习研究综述
专知会员服务
186+阅读 · 2020年12月3日
专知会员服务
46+阅读 · 2020年11月20日
专知会员服务
22+阅读 · 2020年9月11日
专知会员服务
25+阅读 · 2020年9月9日
[综述]基于深度学习的开放领域对话系统研究综述
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月12日
相关资讯
多模态视觉语言表征学习研究综述
专知
25+阅读 · 2020年12月3日
神经机器阅读理解最新综述:方法和趋势
PaperWeekly
15+阅读 · 2019年7月25日
论文浅尝 | 通过文本到文本神经问题生成的机器理解
开放知识图谱
10+阅读 · 2019年6月30日
【综述】生成式对抗网络GAN最新进展综述
专知
57+阅读 · 2019年6月5日
万字综述之生成对抗网络(GAN)
PaperWeekly
43+阅读 · 2019年3月19日
自然语言处理中注意力机制综述
黑龙江大学自然语言处理实验室
11+阅读 · 2019年2月26日
孔晓泉:自然语言处理应用和前沿技术回顾
AI研习社
4+阅读 · 2018年6月1日
微信扫码咨询专知VIP会员