该研究提出了一种新的社区问答（CQA）总结任务，旨在从 CQA 对中创建简洁的摘要，并通过一系列数据注释和方法比较建立了一个强大的基线方法 DedupLED，进一步确认了 CQA 总结任务中的两个关键挑战，即句子类型转换和去重移除。

Nov, 2022

本文介绍了一种基于自动生成问答对的框架，包含一个无监督关键词检测器发现问题的有效性，一个生成器利用多通道解码器提高结构知识的多样性，用于医学领域的问答任务，能有效提升考试问答系统的准确率。

Nov, 2018

本文提出一个 QAG 框架，通过生成不同的疑问句和隐式 / 显式答案，增强 QA 类型的多样性，该框架包括 QFS 基于答案生成器、迭代 QA 生成器和相关性感知排序器。

Jun, 2023

本文提出了一种通过问答对生成自包含、以摘要为中心的问题和长度受限、文章概括性答案的模型，该模型通过一个新的数据集学习 QA 生成模型，利用可微分的奖励函数增强 QA 生成过程以减轻曝光偏差的影响。自动度量和人类评估都表明这些 QA 交成功能够捕捉文章的重点并实现高准确度的答案。

Sep, 2021

我们设计了一种教育应用的问答生成自动化系统，可以为幼儿园到八年级的阅读材料生成测试学生理解能力的问题与答案对，并在自动评估和人工评估中证明其优于当前先进的问答生成基线系统。同时，我们还在此基础上开始构建一个交互式的故事讲述应用程序，用于未来在教育领域的实际部署。

Sep, 2021

本文提出了 “连续问题生成” 任务，使用动态多任务框架生成逻辑相关的问题 - 答案对，全面考虑准确性、覆盖范围和信息量，并使用求精法（reranking）提高提问质量，提升 NLP 相关任务的效果。

Nov, 2022

本文研究了开放域问答问题，旨在利用知识资源回答各种各样的问题；提出了一种基于置信度的校准方法，可有效提高效果。

Jun, 2023

本文提出了一种基于问题解答的方法，通过将文本视为小型知识库进行大量提问，以精确地比较两个文本之间的内容差异，从而解决 NLP 系统评估中的一个重要问题。实验结果表明，该方法在分析大型文本语料库方面具有较高的准确性和可靠性。

Apr, 2017

本文提出一种基于无监督学习的问句生成方法，使用自由可得的新闻标题数据通过句法分析、命名实体识别和语义角色标注启发式技术转换成合适的问题，然后与原始新闻文章一起训练一个端到端的神经问句生成模型；通过在多项数据集上的实验证明，该方法生成的人工智能数据集用于训练问答模型，其性能远超过基于无监督学习的问答模型的现有成果。

Sep, 2021

我们提供了一个名为 NewsQs (新闻提示) 的数据集，其中提供了多篇新闻文档的问题 - 回答对。通过在 News On the Web 语料库的 FAQ 样式新闻文章上对 T5-Large 模型进行微调，我们创造了 NewsQs，并自动生成了问题。我们证明，使用控制代码对模型进行微调可以生成更容易被人们接受的问题，与没有使用控制代码的相同模型相比，在人类评价中表现更好。我们使用与人类注释具有高相关性的 QNLI 模型来过滤数据。我们将我们的最终高质量问题、答案和文档聚类数据集作为资源，用于未来的基于查询的多文档摘要研究。

Feb, 2024