多源协同注意力网络赋能复合型问题生成的深度探索与实践.docx

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多源协同注意力网络赋能复合型问题生成的深度探索与实践

一、引言

1.1研究背景与动机

在自然语言处理(NLP)领域,复合型问题生成是一项极具挑战性但又至关重要的任务。随着互联网技术的迅猛发展,大量文本数据不断涌现,如何从这些海量数据中高效获取有价值信息成为研究热点。复合型问题相较于单一问题,包含多个相互关联的子问题,呈现出更为复杂的语义结构和逻辑关系,对信息提取与理解的要求更高。例如,在智能问答系统中,用户可能提出“在2020年,苹果公司发布的手机中,哪款手机的拍照功能在同价位竞品中表现最为出色?”这样的复合型问题,它不仅涉及到时间(2020年)、公司(苹果公司)、产品(手机),还

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