الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>كود الذكاء الاصطناعي
تنزيل

استكشاف المكافآت الخاصة بالأسئلة لتوليد أسئلة عميقة

يحتوي هذا المستودع على رموز ونماذج للورقة: استكشاف المكافآت الخاصة بالأسئلة لتوليد أسئلة عميقة (Coling 2020 Oral). فيما يلي إطار نموذجنا المقترح.

إطار النموذج

متطلبات

بيئة 

 pytorch 1.4.0
nltk 3.4.4
numpy 1.18.1
tqdm 4.32.2

المعالجة المسبقة للبيانات والنماذج

  • تنزيل هنا

تمرين

  • قم بتشغيل scripts/train_example.sh لتدريب نموذج الفرقة الذي يستخدم المكافآت الثلاثة.

ترجمة

  • قم بتشغيل scripts/translate_example.sh للحصول على التنبؤ على مجموعة بيانات التحقق من الصحة.

التقييم

نستخدم رموز التقييم لتوليد التسمية التوضيحية MS Coco للتقييم على المقاييس التلقائية.

  • لتثبيت pycocoevalcap والاعتماد على pycocotools ، تشغيل: 
 pip install git+https://github.com/salaniz/pycocoevalcap
  • لتقييم النتائج في الملف المترجم ، على سبيل المثال prediction.txt ، تشغيل: 
 python evaluate_metrics.py prediction.txt

اقتباس 

    @inproceedings{xie-etal-2020-RLQG,
      title = {Exploring Question-Specific Rewards for Generating Deep Questions},
      author = {Xie, Yuxi and Pan, Liangming and Wang, Dongzhe and Kan, Min-Yen and Feng, Yansong},
      booktitle = {The 28th International Conference on Computational Linguistics (COLING 2020)},
      year = {2020}
    }
يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل