面向问题生成：暴露偏差消解与多目标评价方法的深度探索与实践.docx

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2025-04-23 发布于上海
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面向问题生成：暴露偏差消解与多目标评价方法的深度探索与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

在自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）领域，问题生成（QuestionGeneration，QG）任务占据着举足轻重的地位。问题生成旨在根据给定的文本或上下文自动生成相关问题，这一技术具有广泛的应用前景。在教育领域，它可以辅助教师快速生成多样化的测试题目，有助于丰富教学资源，提升教学效果，满足不同学生的学习需求；在智能客服系统中，能够根据常见的知识文档生成问题，使客服机器人更好地理解用户的意图，从而提供更精准的回答，显著提高用户体验；在信息检索方面，生成的问