Apr, 2024
知识驱动对话中的问题生成：可解释性和评估
Question Generation in Knowledge-Driven Dialog: Explainability and
Evaluation
TL;DR在知识驱动的对话背景下，我们探讨问题生成的可解释性和评估。通过在规划为基础的摘要生成工作的启发下，我们提出了一个模型，该模型先顺序预测一个事实，然后再预测一个问题，与仅生成问题的标准模型相比，虽然推理要求更高，但我们的方法在相关性、事实性和代词化方面的详细无参照模型行为评估方面表现相当。