山东大学学报(理学版)

作者：刘东,洪宇,苏玉兰,张民

单位：苏州大学计算机科学与技术学院, 江苏 苏州 215006

关键词：条件变分自编码器,问题生成,预训练语言模型,

基金：国家重点研发计划资助项目(2020YFB1313601);国家自然科学基金资助项目(62076174)

将条件变分自编码器作为辅助模块,引入预训练语言模型的编码解码过程,通过数据增强(潜在的语义扩充)以提高模型的鲁棒性。通过建立陈述句与疑问句之间的高维分布联系,由分布采样实现一对多的问题生成。结果表明,融合条件变分自编码器不仅能生成多样性的问题,也有助于提升问题生成的模型性能。在基于SQuAD数据集划分的2个答案可知问题生成数据集Split1和Split2上,BLEU-4值分别被提升到20.75%和21.61%。

来源：2023年第1期

《山东大学学报(理学版)》期刊编辑部

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