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摘要
本发明公开了一种基于推理的难度可控问题生成的方法,包括：识别文本中的命名实体,根据设定的实体连结关系构建实体网络图；分别通过词嵌入方法和难度嵌入矩阵对自然语言文本编码得到其语义表示和难度表示；将得到的语义表示通过双向LSTM层进行编码,并利用图神经网络得到新的含有推理的上下文状态表示,随后使用注意力机制辅助解码器得到词语的推理生成概率；将难度嵌入矩阵使用难度等级控制变量经过高斯核层得到难度生成概率；将得到的推理生成词概率和难度生成词概率整合得到最终的生成概率,进而生成问题序列。本发明所定义的问题生成难度等级更具有人类客观逻辑性,将多跳推理融入自然语言文本的表示中,生成更加符合所定义难度的多样化问题。
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