擅长:python、mysql、java
<p>另一种方法是使用所谓的过度生成和排名方法。第一步,让你的诗歌生成器生成多个候选代。然后使用类似亚马逊的Mechanical Turk这样的服务来收集人类对流利程度的判断。实际上,我建议收集来自相同种子条件的多个句子的同时判断。最后,从生成的句子中提取特征(可能使用某种形式的语法分析器)来训练模型来对问题质量进行评级或分类。你甚至可以加入上面列出的启发式方法。在</p>
<p>michaelheilman使用这种方法生成问题。欲了解更多详情,请阅读以下文章:
<a href="http://aclweb.org/anthology/N/N10/N10-1086.pdf" rel="nofollow">Good Question! Statistical Ranking for Question Generation</a>和
<a href="http://aclweb.org/anthology/W/W10/W10-0705.pdf" rel="nofollow">Rating Computer-Generated Questions with Mechanical Turk</a>。在</p>