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基于多视角匹配的中文问答对自动生成框架

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针对目前问答对生成方法中问题与答案不完全匹配的问题,提出一种基于神经网络自动从中文生成问答对的方法。使用命名实体识别和规则的方法从文本中抽取关键词,确定问题的主题;使用多视角匹配的神经网络模型从文本中生成问题,避免对手工模板强依赖;使用阅读理解模型根据问题生成置信度更高的答案。实验结果分析表明,生成问题的质量高于基于模板的方法,并且能够过滤80%的不匹配问答对。
AUTOMATIC GENERATION FRAMEWORK OF CHINESE QUESTION AND ANSWER PAIR BASED ON MULTI-VIEW MATCHING
Aimed at the problem that the question and the answer in the current question and answer generation method do not completely match,a method for automatically generating question and answer pairs from Chinese text based on neural network is proposed.We used the method of named entity recognition and rules to extract keywords from the text to determine the topic of the problem,and used the neural network model of multi-view matching to generate the problem from the text,avoiding strong dependence on manual templates.We used the reading comprehension model according to the problem to generate answers with higher confidence.The results show that the quality of the generated questions is higher than that of the template-based method,and 80%of unmatched question and answer pairs can be filtered.

ChineseQuestion generationNeural network

尹文峰、黄莉、顾进广

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武汉科技大学计算机科学与技术学院 湖北武汉 430065

武汉科技大学大数据科学与工程研究院 湖北武汉 430065

湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室 湖北武汉 430065

中文 问题生成 神经网络

国家自然科学基金国家社会科学基金重大项目湖北省自然科学基金

6167330411 &ZD1892018CFB194

2024

计算机应用与软件
上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心

计算机应用与软件

CSTPCD北大核心
影响因子:0.615
ISSN:1000-386X
年,卷(期):2024.41(3)
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