用于生成问题的分层、答案感知和上下文感知网络
在教育环境中，教师经常需要针对文章而不是单个句子制定一些阅读理解问题。如何获得和利用答案感知和上下文感知的段落级表示是一个挑战。为了解决这个问题，刘奇领导的研究小组于2024年10月15日在《计算机科学前沿》上发表了他们的新研究。
研究团队提出了一个分层的答案感知和上下文感知问题生成网络，重点研究如何构建和利用段落级表征来生成问题。与现有的研究成果相比，所提出的方法可以有效地利用段落来生成问题。
研究中，网络主要包含两个模块，即分层段落编码器（HPE）和分层段落感知解码器（HPD）。具体来说，HPE由两级答案感知和上下文感知注意力组成，具有多跳推理功能，旨在生成更好的答案感知和上下文感知的段落级表征。
HPD 由一个段落感知解码器和三向复制机制组成，用于确定解码过程中需要多少段落级信息，并从答案特定的句子或段落中复制罕见词。
大量实验结果和案例研究表明，本文提出的分层答案感知和内容感知网络可以有效地利用文章来生成问题。
该团队还计划将他们的网络扩展到多语言问题，并针对各个学科的不同类型问题进行优化。
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