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中文QuestionGeneration模型算法

摘要：

随着自然语言处理技术的快速发展，问题生成（QuestionGeneration,QG）

已经逐渐成为了一个独立而活跃的研究方向。本文主要探讨基于深度学习的中

文问题生成模型算法，包括其背景、目的、意义、相关文献综述与领域现状、

研究内容、方法、实验设计与结果分析等。

一、引言

问题生成是自然语言处理中的一个重要任务，它旨在将给定的文本或知识

转化为自然语言形式的问题。中文问题生成作为其中的一个重要分支，对于智

能问答、在线教育、信息检索等应用场景有着广阔的应用前景。目前，基于深

度学习的模型在中文问题生成任务上取得了显著的进展，但仍面临一些挑战，

如生成问题的多样性、语义准确性等。

二、相关文献综述与领域现状

近年来，国内外学者在中文问题生成方面进行了大量研究。其中，基于序

列到序列（Sequence-to-Sequence,Seq2Seq）的模型是最常用的方法。这类模

型通过编码器将输入文本编码为隐层向量，再利用解码器生成相应的问题。此

外，研究者还尝试了引入注意力机制、变分自编码器（VariationalAutoencoder,

VAE）等方法来提高生成问题的质量。

三、研究内容与方法

本文提出了一种基于深度学习的中文问题生成模型。首先，我们使用双向

长短期记忆网络（Bi-directionalLongShort-TermMemory,BiLSTM）作为编码

器，对输入文本进行编码。然后，我们采用带有注意力机制的解码器来生成问

题。为了提高生成问题的多样性，我们在模型中引入了条件变分自编码器

（ConditionalVariationalAutoencoder,CVAE）。此外，我们还构建了一个大规

模的中文问题生成数据集，用于模型的训练和测试。

四、实验设计与结果分析

我们对所提出的模型进行了大量的实验验证。首先，我们在自建的数据集

上进行了模型的训练，并与基线模型进行了对比。实验结果表明，我们所提出

的模型在BLEU、ROUGE等评价指标上均取得了显著的提升。其次，我们还进

行了人工评价，发现生成的问题具有较高的语义准确性和多样性。最后，我们

还探讨了不同参数设置对模型性能的影响。

五、结论与展望

本文提出了一种基于深度学习的中文问题生成模型，并在大规模数据集上

进行了实验验证。实验结果表明，该模型在生成问题的语义准确性和多样性方

面均取得了显著的提升。未来工作将围绕以下几个方面展开：1）探索更有效的

模型结构以提高生成问题的质量；2）研究如何将外部知识库融入问题生成模型

以提升语义多样性；3）对于特定领域的问题生成进行深入研究，如教育领域等。

我们相信随着技术的不断发展，中文问题生成将在更多领域发挥重要作用。