[发明专利]一种问题生成方法、装置及存储介质

说明书

本发明提供一种问题生成方法、装置及存储介质，方法包括：导入三元组，所述三元组包括段落向量组、原始问题向量组和答案向量组；对所述段落向量组和所述答案向量组进行拼接，得到拼接向量组；构建训练模型，通过所述训练模型对所述拼接向量组和所述原始问题向量组进行训练分析，得到已训练问题向量组；根据所述已训练问题向量组和所述原始问题向量组对所述训练模型进行更新分析，得到最终模型。本发明增强了生成问题与上下文以及答案之间的匹配程度，得到的最终模型能够将待测段落向量组和待测答案向量组的问题生成处理得到问题生成结果，更容易收敛，解决了生成的问题与所给上下文和答案匹配性不高的问题，增强了鲁棒性。

技术领域

本发明主要涉及文本处理技术领域，具体涉及一种问题生成方法、装置及存储介质。

背景技术

自然问题生成(Natura l Quest i on Generat i on)即问题生成，其具有许多应用，比如改进自动问答任务，以教育为目的生成相关练习等等，传统的问题生成依赖启发式规则和人为给定的模板来进行，这样的方法通用性低，可扩展性低。近年来，主要运用神经网络方法(NN)来执行该任务，也取得了不错的成就，但依然存在着生成的问题与所给上下文和答案匹配性不高等问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种问题生成方法、装置及存储介质。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种问题生成方法，包括如下步骤：

导入三元组，所述三元组包括段落向量组、原始问题向量组和答案向量组；

对所述段落向量组和所述答案向量组进行拼接，得到拼接向量组；

构建训练模型，通过所述训练模型对所述拼接向量组和所述原始问题向量组进行训练分析，得到已训练问题向量组；

根据所述已训练问题向量组和所述原始问题向量组对所述训练模型进行更新分析，得到最终模型；

导入待测段落向量组和待测答案向量组，并通过所述最终模型对所述待测段落向量组和所述待测答案向量组进行问题生成处理，得到问题生成结果。

本发明解决上述技术问题的另一技术方案如下：一种问题生成装置，包括：

三元组导入模块，用于导入三元组，所述三元组包括段落向量组、原始问题向量组和答案向量组；

拼接模块，用于对所述段落向量组和所述答案向量组进行拼接，得到拼接向量组；

训练分析模块，用于构建训练模型，通过所述训练模型对所述拼接向量组和所述原始问题向量组进行训练分析，得到已训练问题向量组；

更新分析模块，用于根据所述已训练问题向量组和所述原始问题向量组对所述训练模型进行更新分析，得到最终模型；

问题生成结果获得模块，用于导入待测段落向量组和待测答案向量组，并通过所述最终模型对所述待测段落向量组和所述待测答案向量组进行问题生成处理，得到问题生成结果。

本发明解决上述技术问题的另一技术方案如下：一种问题生成装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，当所述处理器执行所述计算机程序时，实现如上所述的问题生成方法。

本发明解决上述技术问题的另一技术方案如下：一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如上所述的问题生成方法。