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对话场景下的情感引导问题生成模型

计算机科学 2024年

作者：胥备许鹏南京邮电大学计算机学院软件学院网络空间安全学院江苏大数据安全与智能处理重点实验室

人机对话系统已在多种智能服务场景中得到广泛应用。当前的人机对话系统可以感知对话者情感，并根据上下文给出具备特定情感的响应。但是，具备特定情感的响应较难确保有效地引导人们产生特定的情感。例如：一个具备“高兴”情感的响应... 详细信息

人机对话系统已在多种智能服务场景中得到广泛应用。当前的人机对话系统可以感知对话者情感，并根据上下文给出具备特定情感的响应。但是，具备特定情感的响应较难确保有效地引导人们产生特定的情感。例如：一个具备“高兴”情感的响应并不能保证人们产生高兴的情感。在一些场景中，人机对话系统需要引导用户达到某种特定的情感状态，以利于对话的持续开展或提升交互效率，例如：对话心理陪护或在线智能教学。当前的人机对话系统仅针对“积极/消极”等粗粒度情感引导进行了探索，难以应对细粒度情感引导任务。同时，针对对话的心理研究指出，“问题”会显著影响对话方情感的走向。基于上述背景，提出了一种对话场景下的情感引导问题生成模型。该模型基于GPT预训练模型，将需要引导对话方产生的情感作为情感知识引入到模型的响应生成过程之中，同时引入了上下文情感感知机制和常识知识融合机制，并采用多任务学习的方法增强了模型的情感感知能力和对话响应生成能力。鉴于这是首次提出面向细粒度情感引导的问题生成任务，因此构建了情感引导数据集用于训练和实验，并且提出了基于提示学习的自动评价方法。最终，自动评价和人工评价的结果表明，提出的模型能有效地生成问题，以引导对话方产生特定的情感。

关键词：情感引导问题生成情感对话提示学习多任务学习

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基于文本知识增强的问题生成模型

计算机工程 2024年第6期50卷 86-93页

作者：陈佳玉王元龙张虎山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006

预训练语言模型在大规模训练数据和超大规模算力的基础上,能够从非结构化的文本数据中学到大量的知识。针对三元组包含信息有限的问题,提出利用预训练语言模型丰富知识的问题生成方法。首先,利用预训练语言模型中丰富的知识增强三元组信... 详细信息

预训练语言模型在大规模训练数据和超大规模算力的基础上,能够从非结构化的文本数据中学到大量的知识。针对三元组包含信息有限的问题,提出利用预训练语言模型丰富知识的问题生成方法。首先,利用预训练语言模型中丰富的知识增强三元组信息,设计文本知识生成器,将三元组中的信息转化为子图描述,丰富三元组的语义;然后,使用问题类型预测器预测疑问词,准确定位答案所在的领域,从而生成语义正确的问题,更好地控制问题生成的效果;最后,设计一种受控生成框架对关键实体和疑问词进行约束,保证关键实体和疑问词同时出现在问题中,使生成的问题更加准确。在公开数据集WebQuestion和PathQuestion中验证所提模型的性能。实验结果表明,与现有模型LFKQG相比,所提模型的BLUE-4、METEOR、ROUGE-L指标在WebQuestion数据集上分别提升0.28、0.16、0.22个百分点,在PathQuestion数据集上分别提升0.8、0.39、0.46个百分点。

关键词：自然语言理解问题生成知识图谱预训练语言模型知识增强

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真实情境中高中生化学问题生成认知模式研究

化学教育(中英文) 2024年第13期 60-65页

作者：张炜华张莉萍曾艳华中师范大学化学教育研究所福建省厦门双十中学

问题生成是问题解决的第一步，也是创造力的源泉。利用出声思维法收集40名高二学生真实化学情境中问题生成的思维过程信息，进行编码分析。绘制认知行为图，探索了化学问题生成的不同认知模式、特征及学生的分布情况。研究发现，高中生... 详细信息

问题生成是问题解决的第一步，也是创造力的源泉。利用出声思维法收集40名高二学生真实化学情境中问题生成的思维过程信息，进行编码分析。绘制认知行为图，探索了化学问题生成的不同认知模式、特征及学生的分布情况。研究发现，高中生在真实情境中生成化学问题的认知模式可以归为3种类型，分别为情境信息识别型、知识经验联结型和问题迭代型。对比3类认知模式的特征，提出运用化学问题生成表将问题生成的思维过程显性化，引导学生生成高质量化学问题。

关键词：真实情境问题生成认知模式

深度学习下小学数学课堂教学中的问题生成——以“解决问题的策略——转化”为例

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小学教学参考 2024年第2期 81-83页

作者：谭娟王晓燕江苏盐城市大丰区实验小学 224100 江苏盐城市大丰区城东实验小学 224100

深度学习体现了课堂教学的开放性、生成性,通过引导学生在课堂上主动提问、积极思考,增添课堂活力。问题生成在深度学习时起着主导作用,通过把问题生成和深度学习相结合,构建符合新课程改革要求的数学课堂。教学中通过融学于境、融思于... 详细信息

深度学习体现了课堂教学的开放性、生成性,通过引导学生在课堂上主动提问、积极思考,增添课堂活力。问题生成在深度学习时起着主导作用,通过把问题生成和深度学习相结合,构建符合新课程改革要求的数学课堂。教学中通过融学于境、融思于问、融教于评、融通于法的“四融”策略,调动学生的积极性、主动性、创造性,提升小学数学教学质量。

关键词：小学数学核心素养问题生成

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基于问题生成的初中物理实验教学方法的应用

中学课程辅导 2024年第7期 18-20页

作者：王安良甘肃省临泽县第四中学

基于问题生成的初中物理实验教学方法，可以帮助学生激发对物理学习的兴趣，降低物理学习难度。物理是一门逻辑性和理论性较强的应用型学科，学生需要通过物理实验来理解和学习物理知识。物理实验教学以问题为导向，以学生为主体。只有... 详细信息

基于问题生成的初中物理实验教学方法，可以帮助学生激发对物理学习的兴趣，降低物理学习难度。物理是一门逻辑性和理论性较强的应用型学科，学生需要通过物理实验来理解和学习物理知识。物理实验教学以问题为导向，以学生为主体。只有高质量的问题生成，才能使学生有效地理解实验教学内容，掌握实验原理。因此，研究基于问题生成的初中物理实验教学方法的应用原则和具体策略具有重要意义。

关键词：初中物理问题生成实验教学方法应用策略

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基于义原知识和双向注意力流的问题生成模型

数据分析与知识发现 2022年第5期6卷 44-53页

作者：段建勇徐丽闪刘杰李欣张家铭王昊北方工业大学信息学院北京100144 CNONIX国家标准应用与推广实验室北京100144

【目的】为解决现有模型存在的生成问题语义偏离于给定上下文文本和答案的问题,提出一种基于义原知识和双向注意力流的问题生成模型。【方法】提出两种语义增强策略:(1)通过在嵌入层融入义原外部知识的方法来捕捉比词向量更小粒度的语... 详细信息

【目的】为解决现有模型存在的生成问题语义偏离于给定上下文文本和答案的问题,提出一种基于义原知识和双向注意力流的问题生成模型。【方法】提出两种语义增强策略:(1)通过在嵌入层融入义原外部知识的方法来捕捉比词向量更小粒度的语义知识,进而增强文本自身的语义特征。此外,通过余弦相似度算法得到更符合上下文文本语义的扩充义原知识库,这样做不仅可以筛除原有义原知识库中可能会导致语义嘈杂的义原,而且可以为词表中无义原标注的单词推荐符合语义的义原集合。(2)通过在编码层后融入双向注意力流的方法,增强文本与答案之间的语义表征。【结果】本模型在SQuAD1.1数据集上的Bleu_1、Bleu_2、Bleu_3、Blue_4评价指标分别达到46.70%、31.07%、22.90%、17.48%。实验证明,本文所提改进模型性能优于基线模型。【局限】当融入双向注意力流时,由于模型需要分别对段落文本及问题进行特征提取,因此训练模型时需要消耗成倍的内存和时间。【结论】义原知识和双向注意力流这两种语义增强策略可以增强问题生成模型的效果,并且使模型生成更符合人类语言习惯的更高质量的问题。

关键词：问题生成义原知识余弦相似度双向注意力流

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基于预训练语言模型的关键词感知问题生成

计算机工程 2022年第2期48卷 125-131页

作者：于尊瑞毛震东王泉张勇东中国科学技术大学信息科学技术学院合肥230000 北京百度网讯科技有限公司北京100000

问题生成任务是指根据给定的文本段落和答案来自动生成对应的问题。针对现有问题生成方法存在的误差累积现象以及问题生成任务固有的"一对多"情况,提出一种带有关键词感知功能的问题生成方法。在预训练语言模型的基础上,实现关键词分类... 详细信息

问题生成任务是指根据给定的文本段落和答案来自动生成对应的问题。针对现有问题生成方法存在的误差累积现象以及问题生成任务固有的"一对多"情况,提出一种带有关键词感知功能的问题生成方法。在预训练语言模型的基础上,实现关键词分类模型与问题生成模型的网络结构设计。输入文本段落中蕴含关键词,为使所生成的问题中包含同样的关键词以保证问题与段落的语义一致性,利用关键词分类模型提取出文本段落中的关键词,将关键词与非关键词的区分特征融入问题生成模型的输入中,该特征作为问题生成过程的全局信息,用以消除问题生成模型仅依赖局部最优解的弊端,减少误差累积与"一对多"情况的发生。在SQuAD数据集上的实验结果表明,该方法能够提升问题生成的质量,其BLEU-4指标值可达24,优于带有复制机制、带有语义监督的问题生成模型,目前已经借助百度百科数据平台实现了大规模工业应用。

关键词：问题生成预训练语言模型关键词分类自注意力掩码嵌入向量

基于迭代信息传递和滑动窗口注意力的问题生成模型研究

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中文信息学报 2023年第12期37卷 106-114页

作者：陈千高晓影王素格郭鑫山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西太原030006

知识图谱问题生成任务是从给定的知识图谱中生成与其相关的问题。目前,知识图谱问题生成模型主要使用基于RNN或Transformer对知识图谱子图进行编码,但这种方式丢失了显式的图结构化信息,在解码器中忽视了局部信息对节点的重要性。该文... 详细信息

知识图谱问题生成任务是从给定的知识图谱中生成与其相关的问题。目前,知识图谱问题生成模型主要使用基于RNN或Transformer对知识图谱子图进行编码,但这种方式丢失了显式的图结构化信息,在解码器中忽视了局部信息对节点的重要性。该文提出用迭代信息传递图编码器来编码子图,获取子图显式的图结构化信息,此外,该文采用滑动窗口层次注意力机制学习子图局部信息对节点的重要度。从WebQuestions和PathQuestions数据集上的实验结果看,该文提出的模型比KTG模型在BLEU-4指标上分别高出2.16和15.44,证明了该模型的有效性。

关键词：知识图谱问题生成图神经网络

基于Graph Transformer的知识库问题生成

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中文信息学报 2022年第2期36卷 111-120页

作者：胡月周光有华中师范大学计算机学院湖北武汉430000

知识库问答依靠知识库推断答案,需要大量带标注信息的问答对,但构建大规模且精准的数据集不仅代价昂贵,还受领域等因素限制。为缓解数据标注问题,面向知识库的问题生成任务引起了研究者关注,该任务的特点是利用知识库三元组自动生成问题... 详细信息

知识库问答依靠知识库推断答案,需要大量带标注信息的问答对,但构建大规模且精准的数据集不仅代价昂贵,还受领域等因素限制。为缓解数据标注问题,面向知识库的问题生成任务引起了研究者关注,该任务的特点是利用知识库三元组自动生成问题,但现有方法仅由一个三元组生成的问题过于简短,且缺乏多样性。为生成信息量丰富且多样化的问题,该文采用Graph Transformer和BERT两个编码层来加强三元组多粒度语义表征以获取背景信息,在SimpleQuestions数据集上的实验结果证明了该方法的有效性。

关键词：问题生成知识库语义表征知识库问答