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摘要：本发明涉及基于大语言模型的问题生成方法，包括以下步骤：S1、获取文本数据，组成包含段落‑问题‑答案的训练集；S2、自动标注训练集上的复制词，具体方法为：遍历段落中的词语，如果某词语不在停词表中，且出现在问题中，则将其标注为复制词；S3、复制词分类模型得到段落中每个分词的复制词或非复制词概率；S4、对复制词分类模型输出结果进行后处理；S5、基于问题生成模型，在输入层添加复制词特征，生成高价值的问题。本发明涉及大语言模型的技术领域。本发明在问题生成模型的输入层中融合了复制词特征，限制生成结果中所包含的从段落原文中复制的词，可以提升复制的准确性，复制更关键的信息，减少正确但不重要的问题的生成，减少浪费算力。
主权项：1.基于大语言模型的问题生成方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、获取文本数据，组成包含段落-问题-答案的训练集；S2、自动标注训练集上的复制词，具体方法为：遍历段落中的词语，如果某词语不在停词表中，且出现在问题中，则将其标注为复制词；S3、通过复制词分类模型得到段落中每个分词的复制词或非复制词概率；S4、对复制词分类模型输出结果进行后处理；S5、基于问题生成模型，在输入层添加复制词特征，生成高价值的问题。
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百度查询： 浙江工商大学 基于大语言模型的问题生成方法
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