一种基于双重规划的篇章级复杂问题生成方法

摘要

本发明公开了一种基于双重规划的篇章级复杂问题生成方法，主要用于依据给定的一篇文章和答案，生成能够被答案回答的自然语言问题序列。本发明首先使用预训练语言模型BERT对给定的文章和答案进行编码，获得答案感知的语义向量。然后针对给定文章中的每个句子序列构建语义结构图，并采用多头注意力机制对这些语义结构图进行编码，获取它们之间的相关信息，用来指导复杂问题生成。最后，采用神经网络Transformer作为解码器生成复杂问题，在解码的每个时间步，基于双重规划，即事实级规划和语义图级规划，选择需要重点关注的语义图和其中的事实三元组，通过融入这些信息增强生成问题的复杂度，辅助当前词汇的生成。