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基于特征融合与多任务学习的问题生成方法：技术革新与应用拓展.docx

发布：2025-02-27约2.75万字共22页下载文档
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基于特征融合与多任务学习的问题生成方法：技术革新与应用拓展

一、引言

1.1研究背景与动机

在自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）领域，问题生成（QuestionGeneration，QG）作为一项关键任务，旨在根据给定的文本、答案或其他相关信息自动生成有意义的问题。它在众多实际应用场景中发挥着举足轻重的作用，如智能问答系统、教育领域的自动出题、信息检索的查询扩展等。随着人工智能技术的飞速发展，对问题生成质量和效率的要求也日益提高，推动着该领域不断探索更为先进和有效的方法。

在智能问答系统中，高质量的问题生成是实现准确、高效回答用户问题的基础。例

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