應用自動資訊擷取於故事書問答生成之研究

摘要

從故事文本中產生高品質且通順的問題—答案配對是一件耗時且耗力的事情，問題的生成目的不是要讓學生回答不出來，而是幫助學生了解故事所要傳達的訊息，因此需要經過巧妙的設計將文本中的重要資訊當成答案，並且生成與之相對應的問題。在本文中，我們通過將問題類型及其類型定義結合到輸入中來改進 FairyTaleQA 問題生成方法，以微調 BART(Lewis et al., 2020) 模型改進問題生成效能。此外，我們進一步利用 (Zhong and Chen, 2021) 中的實體和關係提取作為基於模板的問題生成的元素。使用 pipeline 的方法 (Zhong and Chen, 2021)，最後將擷取出來的關係作為模板式生成的要素。