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基于特征融合与多任务学习的问题生成方法的深度探索与创新实践.docx

发布：2025-02-23约3.26万字共26页下载文档
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一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，信息呈爆炸式增长，如何高效地获取和利用这些信息成为了关键问题。自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）作为人工智能领域的重要研究方向，致力于让计算机理解和处理人类语言，从而实现人机之间的自然交互。问题生成（QuestionGeneration，QG）作为自然语言处理中的一项核心任务，旨在根据给定的文本或语境自动生成合理的问题，其重要性不言而喻。

问题生成在多个领域都有着广泛的应用。在智能教育领域，自动生成的问题可以用于辅助教学、评估学生的学习效果，帮助教师更好地了解学生的知识掌握情况，从而进行有针对性的

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