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基于Prompt的两阶段澄清问题生成方法

Two-stage clarification question generation method based on Prompt
王培冰
张宁
张春
北京交通大学 计算机与信息技术学院, 北京 100044

摘要

在自然语言相关系统中,当用户输入存在歧义时,生成澄清问题询问用户有助于系统理解用户需求;基于Prompt的方法可以更好地挖掘预训练语言模型的潜在知识,但往往需要手动设计模板,限制其生成澄清问题的多样性。为解决这一问题,提出了TSCQG(two-stage clarification question generation)方法。首先,在动态Prompt模板生成阶段,利用歧义上下文和预训练语言模型生成动态的Prompt模板;然后在缺失信息生成阶段,将Prompt模板与外部知识相结合,充分利用预训练语言模型的生成能力生成相应的缺失信息。实验结果表明,在CLAQUA数据集的多轮对话情况中,BLEU值和ROUGE-L值分别达到了58.31和84.33,在ClariQ-FKw数据集上,BLEU值和ROUGE-L值分别达到了31.18和58.86。实验结果证明了TSCQG方法在澄清问题生成任务上的有效性。

基金项目

国家重点研发计划资助项目(2019YFB1405202)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.07.0271
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第2期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 421-425
文章编号: 1001-3695(2024)02-015-0421-05

发布历史

[2023-09-01] 优先出版
[2024-02-05] 印刷出版

引用本文

王培冰, 张宁, 张春. 基于Prompt的两阶段澄清问题生成方法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (2): 421-425. (Wang Peibing, Zhang Ning, Zhang Chun. Two-stage clarification question generation method based on Prompt [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (2): 421-425. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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