关键词conversational question generation
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- ACL针对无答案对话问题生成的提问内容和提问方式建模
SG-CQG 是一个用于回答无答案设置下如何生成与要求自然的对话的方法，它通过语义图和具有明确控制信号的分类器来解决 what-to-ask 和 how-to-ask 的挑战。同时，提出了新的评估指标 Conv-Distinct，并在实验中 - COLINGCoHS-CQG：面向对话问答生成的上下文和历史选择
本研究提出了一种名为 CoHS-CQG 的两阶段交谈问答生成框架，其中采用 CoHS 模块来缩短输入的上下文和历史，以优化对话对齐属性。该模型在 CoQA 的答案感知和答案不感知情况下均取得了最先进的性能。
- ACL加强型动态推理在对话问句生成中的应用
本文提出了一个新的任务 —— 对话式问题生成（CQG），研究了如何使用增强动态推理（ReDR）网络来生成针对给定文本和对话历史的问题，使用 QA 模型提供反馈，经过与各种基线和模型变量的比较得出新方法的有效性，并将其应用于 SQuAD 的多 - ACL使用共指对齐和会话流建模的互联问答生成
本篇研究探讨通过端到端神经网络模型实现高度会话类型的互动问答问题自动生成，该模型实现了两个重要方面的突破：（1）几乎有一半的问题都通过前面的对话历史使用指代引用数来生成；（2）连贯对话中不同回合中的问题需要流畅衔接匹配。