基于文本答案融合与句法依存分析的问题生成模型
来源：计算机应用与软件杂志2026年第1期北京时间：
作者：李先铭，张灵,
摘要：先前的问题生成研究主要使用基于循环神经网络构建的seq2seq框架，忽略了答案信息和文本中蕴含的句法信息。为了解决上述问题，提出一种基于文本答案融合与句法依存分析的问题生成模型(ACFDP)。在编码阶段使用门控图卷积神经网络捕获文本的句法依存关系，同时利用互注意力耦合输入的文本和答案。模型通过关注答案信息和文本的句法依存关系来生成更贴近答案的高质量问句。此外，还利用强化学习进一步提升了模型的表现。在公开数据集SQuAD上的实验结果表明，该方法在评价指标BLEU-4和ROUGE-L上的表现优于基线模型。
关键词：问题生成, 互注意力, 句法依存分析, 强化学习
