Learning to Ask Good Questions: Ranking Clarification Questions using Neural Expected Value of Perfect Information

要价 排名(信息检索) 计算机科学 任务(项目管理) 价值(数学) Unix系统 人工神经网络 人工智能 情报检索 问答 资源(消歧) 机器学习 数据科学 软件 经济 程序设计语言 管理 经济 计算机网络
作者
Sudha Rao,Hal Daumé
标识
DOI:10.18653/v1/p18-1255
摘要

Inquiry is fundamental to communication, and machines cannot effectively collaborate with humans unless they can ask questions. In this work, we build a neural network model for the task of ranking clarification questions. Our model is inspired by the idea of expected value of perfect information: a good question is one whose expected answer will be useful. We study this problem using data from StackExchange, a plentiful online resource in which people routinely ask clarifying questions to posts so that they can better offer assistance to the original poster. We create a dataset of clarification questions consisting of 77K posts paired with a clarification question (and answer) from three domains of StackExchange: askubuntu, unix and superuser. We evaluate our model on 500 samples of this dataset against expert human judgments and demonstrate significant improvements over controlled baselines.

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