论文标题：HACAN: a hierarchical answer-aware and context-aware network for question generation

期刊：Frontiers of Computer Science

作者：Ruijun SUN, Hanqin TAO , Yanmin CHEN, Qi LIU

发表时间：15 Oct 2024

DOI： 10.1007/s11704-023-2246-2

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在教育场景中，教师经常需要为一篇文章而不是单个句子拟定一些阅读理解问题。为此，中国科学技术大学刘淇教授团队撰写了研究论文：用于问题生成的分层答案感知和上下文感知网络。

文章信息

标 题：

HACAN: a hierarchical answer-aware and context-aware network for question generation

引用格式：

Ruijun SUN, Hanqin TAO, Yanmin CHEN, Qi LIU. HACAN: a hierarchical answer-aware and context-aware network for question generation. Front. Comput. Sci., 2024, 18(5): 185321

阅读原文：

文章概述

本文为问题生成提供了一个分层的答案感知和上下文感知网络，其重点是如何构建和利用段落级表征来生成问题。

技术步骤

该网络主要包含两个模块，即分层通道编码器（HPE）和分层通道感知解码器（HPD）。HPE 由带有多跳推理的两级答案感知和上下文感知注意力组成，旨在生成更好的答案感知和上下文感知段落级表示。同时，HPD 由一个段落感知解码器和一个三向复制机制组成，以确定在解码过程中需要多少段落级别的信息，并从特定答案的句子或段落中复制稀有词。

实验结果

大量实验结果和案例分析表明，基于本文提出的层级内容和答案感知的问题生成网络，可有效利用文章进行提问。

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