QA系统以自然语言形式的问题句为输入,从海量结构化数据或非结构化文本中推断问题答案作为输出。目前大部分的QA系统都需要将问答对标记为训练数据,但精标数据集非常昂贵,且大小有限、领域限定。因此,本文探索QG算法,从包含答案片段的篇章段落入手,以句子中的知识点/事实为答案,逆向生成多角度的、信息量丰富的问句。本文的主要工作如下:(1)在综述QG国内外研究现状的基础上,实现了一种多模型融合的QG算法。给
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