Dissertação

Question Generation using Deep Neural Networks - Exploring deep learning methods to generate questions EVALUATED

A geração automática de perguntas é a tarefa de produzir perguntas a partir de uma passagem de texto. Os resultados do estado da arte para esta tarefa são obtidos por modelos de redes neuronais. Neste trabalho foram estudadas as técnicas previamente aplicadas nesta tarefa, desde arquiteturas de redes neuronais, a corpora e métricas de avaliação. Seguindo procedimentos existentes na literatura, foi desenvolvido um modelo neuronal recorrente com base em atenção que gera perguntas a partir de frases. Foi também explorado o Transformer, uma arquitetura de redes neuronais recente cuja aplicação em geração de perguntas ainda não foi reportada. Estes modelos foram aplicados com e sem recurso a Word Embeddings pré-treinados. A avaliação dos modelos foi realizada através de avaliação automática e humana. Os resultados da avaliação automática mostram que os modelos desenvolvidos se aproximam do estado da arte, principalmente usando redes recorrentes. Os avaliadores humanos consideraram a maioria das perguntas geradas corretas mas pouco relevantes para a passagem de texto dada.
Geração de perguntas, redes neuronais recorrentes, atenção, Transformer

Junho 18, 2019, 10:30

Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente

Orientação

ORIENTADOR

Maria Luísa Torres Ribeiro Marques da Silva Coheur

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar

ORIENTADOR

Bruno Emanuel Da Graça Martins

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar