本文提出了一个以生成扩展查询为基础的框架，利用强大的代码生成模型来提高代码检索任务。该方法优化了嵌入到潜空间的文档 - 代码对，利用生成的代码片段将文档查询扩展与目标代码片段匹配。该方法在 CodeSearchNet 数据集上实验，并取得了迄今为止最好的性能结果。

Dec, 2022

本研究构建了一个名为 CodeQueries 的数据集，并提出了基于神经网络的代码语义查询系统，结果表明神经模型可以对代码语法错误进行容错，但代码规模增大、存在不相关的代码以及训练例子减少均会限制模型性能。

Sep, 2022

本文介绍了一种称为 Self-QA 的创新框架，利用大量无监督知识代替传统的人工撰写指导文件种子，从而生成更多正确和特定于领域的指导数据，以克服创建用于指导调整的监督配对问答数据所面临的挑战。

May, 2023

我们提出了一种无监督训练 QA 模型的方法，该方法使用生成的伪数据训练，为 QA 训练生成问题，通过对相关检索到的句子应用简单模板，而非原始上下文句子来实现，从而使模型能够学习更复杂的上下文问题关系。 使用这些数据训练 QA 模型可在 SQuAD 数据集上获得 14％的 F1 分数相对提高，并且在答案为命名实体时提高 20％，从而实现无监督 QA 的最新性能。

Apr, 2020

本文提出了一种新颖的基于语义的问题回答方法 (SEQA)，该方法使用生成模型先产生一组可能的答案，然后基于这些可能的答案和问题在语义上的相似性来选择正确的答案。该方法在无监督的情况下，通过对四个基准数据集的实验验证了其有效性和健壮性，并取得了最佳结果。

May, 2021

本文提出了一个能够改进问题生成中的关键词生成和全局问题语义缺失问题的神经问题生成模型，并且利用了句子级别的语义匹配和答案位置推断功能，并运用了基于答案感知的门控融合机制来增强解码器的初始状态，结果表明我们的模型在 SQuAD 和 MARCO 数据集上领先于现有的最先进模型，同时还对现有模型进行了显著改进。

Dec, 2019

本文介绍了我们使用传统语言学方法和多种机器学习技术生成英语非结构化文本问句的框架，并且加入了问题评估模块，最终证明我们的生成问题质量优于其他最好的系统，并且与人类创建的问题相当。

May, 2022

本文探究了现有代码生成系统中基于大型语言模型的偏见在特定情况下可能泄漏到生成代码中的问题，提出了一种自动消除提示并暴露各种偏见的框架，并将其应用于三个编码挑战中测试，发现代码生成模型存在特定提示结构和关键字的偏见，最后，我们展示了如何将我们的框架作为数据转换技术，这是更强大的代码生成方向。

Oct, 2022

本研究提出了一种基于语义加强的奖励机制和基于 QA 的评估方法，用于解决问题生成中的语义漂移问题，并解决传统评价指标不足的问题，同时提出了两种合成 QA 对的方法，有效的用于半监督 QA 学习中。

Sep, 2019

介绍了一种基于模式的方法来从数据中生成可行的见解，并通过用户反馈对见解进行排名，从而驱动增长和变革。展示了使用该技术生成的初步定性结果，并展示了它适应反馈的能力。

Jul, 2023