检索结果-南通市图书馆

基于Generator-Evaluator框架的在线问答社区问题描述动态生成研究

数据分析与知识发现 2024年

作者：李莹李明中国石油大学(北京)经济管理学院

[目的] 提出基于Generator-Evaluator框架的问题描述动态生成方法，以能够更准确地掌握与检索问答。[方法] 在Generator中，建立融合多种注意力的问答编码层；提出通过双向注意力权重改进指针生成网络以建立解码层。在Evaluator中，综... 详细信息

[目的] 提出基于Generator-Evaluator框架的问题描述动态生成方法，以能够更准确地掌握与检索问答。[方法] 在Generator中，建立融合多种注意力的问答编码层；提出通过双向注意力权重改进指针生成网络以建立解码层。在Evaluator中，综合使用强化学习和交叉熵建立混合评估器以优化Generator，设计面向问题描述生成的奖励函数，以建立最优的问题描述生成模型。[结果] 使用webtext2019zh公开数据集进行实验，结果表明所提出的问题描述动态生成方法在句法方面和语义方面平均提升15.26%与3.34%。[局限] 仅基于问题标题与答案进行了研究，未来拟结合答案评论构建更丰富的奖励函数。[结论] 通过本方法能够生成既覆盖原始问题内容又体现最新答案知识的问题描述。

关键词：问题描述生成在线问答社区 Generator-Evaluator框架混合评估器

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