ML：是否有任何 python 库/示例可用于从纯文本生成问题和答案

Question

我正在使用 google 机器学习 API 从纯文本生成动态问题和答案。

例如，纯文本包含以下信息：

亚伯拉罕·林肯于 1809 年 2 月 12 日出生在哈丁县， 肯塔基州，托马斯和南希林肯在他们的一间小木屋里 他们的农场被称为沉泉（在现代霍金维尔附近， 肯塔基州）。尽管托马斯缺乏正规教育，但他是一个 优秀的农民和木匠，经常担任 陪审团。林肯在西部长大 肯塔基州和印第安纳州的边境。在很大程度上是自学成才，他成为了一名 伊利诺伊州律师，辉格党领袖，并被选为 他曾在伊利诺伊州众议院任职八年 年。

元组格式的预期输出： 问题与解答

("When was Lincoln born?" , "February 12, 1809", "1809", "February 12")
("Where Abraham Lincoln was born?", "Hardin County", "Kentucky", "Hardin County, Kentucky")
("Who is good in farming and carpentering?", "Lincoln", "Abraham Lincoln", "Abraham")
("In which country he grew up?", "western frontier in Kentucky and Indiana")
("How many years he served in Illinois House of Representatives?","eight", "eight years")
("what is IHR?", "Illinois House of Representatives")
("What is full form of IHR?","Illinois House of Representatives")

我试过了：

我已经使用 google ML APIs 生成了 triples、syntaxList 和 entities。

有人可以帮我生成上述输出吗？

Answer 1

您应该查看Stanford Question Answer 数据集。这正是您正在寻找的目的。它也是 2017 年 CS224N 中的作业。您可以找到作业和起始代码 here。该作业将引导您在 TensorFlow 中自行编写代码，并且非常详尽。如果您只是想提取代码并使用它，您也可以在学生的 GitHub 上找到这些作业的解决方案。