In this task, you will be presented with a context from an academic paper and you have to write an answerable question based on the context. Your questions can be extractive, abstractive, or yes-no questions.

Example Input: Car-speak is abstract language that pertains to a car's physical attribute(s). In this instance the physical attributes that the term “fast” pertains to could be the horsepower, or it could be the car's form factor (how the car looks). However, we do not know exactly which attributes the term “fast” refers to.
Example Output: How does car speak pertains to a car's physical attributes?

Example Input: Corpus utilizados ::: Corpus 5KL
Este corpus fue constituido con aproximadamente 5 000 documentos (en su mayor parte libros) en español. Los documentos originales, en formatos heterogéneos, fueron procesados para crear un único documento codificado en utf8. Las frases fueron segmentadas automáticamente, usando un programa en PERL 5.0 y expresiones regulares, para obtener una frase por línea.

Las características del corpus 5KL se encuentran en la Tabla TABREF4. Este corpus es empleado para el entrenamiento de los modelos de aprendizaje profundo (Deep Learning, Sección SECREF4).

El corpus literario 5KL posee la ventaja de ser muy extenso y adecuado para el aprendizaje automático. Tiene sin embargo, la desventaja de que no todas las frases son necesariamente “frases literarias”. Muchas de ellas son frases de lengua general: estas frases a menudo otorgan una fluidez a la lectura y proporcionan los enlaces necesarios a las ideas expresadas en las frases literarias.

Otra desventaja de este corpus es el ruido que contiene. El proceso de segmentación puede producir errores en la detección de fronteras de frases. También los números de página, capítulos, secciones o índices producen errores. No se realizó ningún proceso manual de verificación, por lo que a veces se introducen informaciones indeseables: copyrights, datos de la edición u otros. Estas son, sin embargo, las condiciones que presenta un corpus literario real.

Corpus utilizados ::: Corpus 8KF
Un corpus heterogéneo de casi 8 000 frases literarias fue constituido manualmente a partir de poemas, discursos, citas, cuentos y otras obras. Se evitaron cuidadosamente las frases de lengua general, y también aquellas demasiado cortas ($N \le 3$ palabras) o demasiado largas ($N \ge 30$ palabras). El vocabulario empleado es complejo y estético, además que el uso de ciertas figuras literarias como la rima, la anáfora, la metáfora y otras pueden ser observadas en estas frases.

Las características del corpus 8KF se muestran en la Tabla TABREF6. Este corpus fue utilizado principalmente en los dos modelos generativos: modelo basado en cadenas de Markov (Sección SECREF13) y modelo basado en la generación de Texto enlatado (Canned Text, Sección SECREF15).
Example Output: What datasets are used?

Example Input: Our goal is to decouple the content selection from the decoder by introducing an extra content selector. The most intuitive way is training the content selector to target some heuristically extracted contents. For example, we can train the selector to select overlapped words between the source and target BIBREF6 , sentences with higher tf-idf scores BIBREF20 or identified image objects that appear in the caption BIBREF21 . INLINEFORM0 as Latent Variable: Another way is to treat INLINEFORM1 as a latent variable and co-train selector and generator by maximizing the marginal data likelihood. By doing so, the selector has the potential to automatically explore optimal selecting strategies best fit for the corresponding generator component. Reinforce-select (RS) BIBREF24 , BIBREF9 utilizes reinforcement learning to approximate the marginal likelihood. We propose Variational Reinforce-Select (VRS) which applies variational inference BIBREF10 for variance reduction.
Example Output:
How is the model trained to do only content selection?