基于Prompt的两阶段澄清问题生成方法
Two-stage clarification question generation method based on Prompt
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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