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摘要
摘要
在人工智能领域,问题生成的目标是根据给定文档生成相关且精准的问题。
尽管预训练语言模型在语义捕捉方面取得了显著进展,但在生成具有复杂性和
逻辑一致的多跳问题时,现有方法存在不足。为了解决这一问题,本文提出了
一种融合文本语义表示和图表示的多跳问题生成模型。文本语义表示通过嵌入
技术捕捉语义和语法特征,为问题生成提供语义理解支持。图表示通过建模图
结构及其节点间的关系,增强模型的逻辑表示和推理能力。通过两方面结合,
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