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语义图支持的阅读理解型问题的自动生成
被引量：
2
1
作者
徐坚
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2024年第2期420-428,共9页
问题自动生成是人工智能领域的一项技术,其目标是根据输入的文本模拟人类的能力,自动生成相关问题。目前的问题自动生成研究主要基于通用数据集生成问题,缺乏专门针对教育领域的问题生成研究。为此,专注于面向中学生的问题自动生成进行...
问题自动生成是人工智能领域的一项技术,其目标是根据输入的文本模拟人类的能力,自动生成相关问题。目前的问题自动生成研究主要基于通用数据集生成问题,缺乏专门针对教育领域的问题生成研究。为此,专注于面向中学生的问题自动生成进行研究。构建一个专门为问题生成模型训练需求而设计的数据集RACE4QG,以满足中学生教育领域的独特需求;开发一个端到端的问题自动生成模型,该模型训练于数据集RACE4Q,并采用改进型“编码器-解码器”方案,编码器主要采用两层双向门控循环单元,其输入为单词和答案标记的嵌入表示,编码器的隐藏层采用门控自注意力机制获得“文章和答案”的联合表示后,再输入到解码器生成问题。试验结果显示,该模型优于最优基线模型,3个评价指标BLEU-4、ROUGE-L和METEOR分别提高了3.61%、1.66%和1.44%。
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关键词
语义图
数据集
自动
问题
生成
模型
编码器
解码器
答案标记
图注意力网络
门控循环单元
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职称材料
基于精调LLaMA模型的中西医概念关系对比分析方法
2
作者
叶淋潮
邵会会
谢振平
《中文信息学报》
北大核心
2025年第2期162-170,共9页
中医知识的现代化与现代西医学知识可以建立深度的互通互解。在大语言模型背景下,以传统中医和现代西医的概念关系理解为切入点,该文提出一种基于精调LLaMA模型的中西医概念关系对比分析方法。研究中,首先选定中西医中一组相通的基本概...
中医知识的现代化与现代西医学知识可以建立深度的互通互解。在大语言模型背景下,以传统中医和现代西医的概念关系理解为切入点,该文提出一种基于精调LLaMA模型的中西医概念关系对比分析方法。研究中,首先选定中西医中一组相通的基本概念术语,并进行了相应的文本数据集构建;随后基于LLaMA模型分别对两个数据集进行精调学习,得到关于同组基本概念术语的两个大语言模型;其次,基于基本概念术语集和两个文本数据集,设计了一套有关概念术语知识的填空和问答题集自动生成方法,并由训练得到的两个模型分别作答;最后,依据两个模型的作答结果,采用自动化比对和人工辅助判别的方法,进行概念术语的一致性或差异性理解分析。实验结果表明,精调LLaMA模型能够对构造的文本数据集进行有效的建模理解;而作答结果对比分析显示,在基本中西医术语概念关系的理解上,两个模型约70%呈现一致性,但也有近30%的测试理解存在不同。从中可知,传统中医知识在现代化过程中,与现代西医知识已有较深度的融合,但其中仍有较多的基本概念术语未能与现代医学知识建立有效的连接互通。
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关键词
中西医差异分析
术语概念关系
问题自动生成
LLaMA模型
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职称材料
题名
语义图支持的阅读理解型问题的自动生成
被引量：
2
1
作者
徐坚
机构
云南师范大学民族教育信息化教育部重点实验室
曲靖师范学院信息工程学院
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2024年第2期420-428,共9页
基金
国家自然科学基金项目(62166050)
云南师范大学2020年研究生科研创新基金项目(YSDBS178)。
文摘
问题自动生成是人工智能领域的一项技术,其目标是根据输入的文本模拟人类的能力,自动生成相关问题。目前的问题自动生成研究主要基于通用数据集生成问题,缺乏专门针对教育领域的问题生成研究。为此,专注于面向中学生的问题自动生成进行研究。构建一个专门为问题生成模型训练需求而设计的数据集RACE4QG,以满足中学生教育领域的独特需求;开发一个端到端的问题自动生成模型,该模型训练于数据集RACE4Q,并采用改进型“编码器-解码器”方案,编码器主要采用两层双向门控循环单元,其输入为单词和答案标记的嵌入表示,编码器的隐藏层采用门控自注意力机制获得“文章和答案”的联合表示后,再输入到解码器生成问题。试验结果显示,该模型优于最优基线模型,3个评价指标BLEU-4、ROUGE-L和METEOR分别提高了3.61%、1.66%和1.44%。
关键词
语义图
数据集
自动
问题
生成
模型
编码器
解码器
答案标记
图注意力网络
门控循环单元
Keywords
semantic graph
dataset
automatic question generation model
encoder
decoder
answer tagging
graph attention network
gated recurrent units
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于精调LLaMA模型的中西医概念关系对比分析方法
2
作者
叶淋潮
邵会会
谢振平
机构
江南大学人工智能与计算机学院
江苏省媒体设计与软件技术重点实验室
出处
《中文信息学报》
北大核心
2025年第2期162-170,共9页
基金
国家自然科学基金(62272201)。
文摘
中医知识的现代化与现代西医学知识可以建立深度的互通互解。在大语言模型背景下,以传统中医和现代西医的概念关系理解为切入点,该文提出一种基于精调LLaMA模型的中西医概念关系对比分析方法。研究中,首先选定中西医中一组相通的基本概念术语,并进行了相应的文本数据集构建;随后基于LLaMA模型分别对两个数据集进行精调学习,得到关于同组基本概念术语的两个大语言模型;其次,基于基本概念术语集和两个文本数据集,设计了一套有关概念术语知识的填空和问答题集自动生成方法,并由训练得到的两个模型分别作答;最后,依据两个模型的作答结果,采用自动化比对和人工辅助判别的方法,进行概念术语的一致性或差异性理解分析。实验结果表明,精调LLaMA模型能够对构造的文本数据集进行有效的建模理解;而作答结果对比分析显示,在基本中西医术语概念关系的理解上,两个模型约70%呈现一致性,但也有近30%的测试理解存在不同。从中可知,传统中医知识在现代化过程中,与现代西医知识已有较深度的融合,但其中仍有较多的基本概念术语未能与现代医学知识建立有效的连接互通。
关键词
中西医差异分析
术语概念关系
问题自动生成
LLaMA模型
Keywords
differential analysis of traditional Chinese and western medicine
terminology concept relationships
automated question generation
LLaMA Model
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
语义图支持的阅读理解型问题的自动生成
徐坚
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2024
2
在线阅读
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职称材料
2
基于精调LLaMA模型的中西医概念关系对比分析方法
叶淋潮
邵会会
谢振平
《中文信息学报》
北大核心
2025
0
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职称材料
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0
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