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深度剖析与优化：基于seq2seq的神经问题生成方法革新
一、引言
1.1研究背景与意义
随着人工智能技术的迅猛发展，自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）作为其重要分支，在众多领域得到了广泛应用，如智能客服、机器翻译、文本摘要等。在NLP任务中，基于seq2seq的神经问题生成方法逐渐成为研究热点，它能够根据给定的文本或信息自动生成相关问题，为信息检索、知识挖掘以及人机交互等应用提供了强大支持。
传统的问题生成方法主要基于规则或模板匹配，这些方法依赖大量人工编写的规则和模板，不仅工作量巨大，而且缺乏灵活性和泛化能力，难以适应复杂多变的自然语言
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