基本信息

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文档摘要

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多源协同注意力网络赋能复合型问题生成的深度探索与实践

一、引言

1.1研究背景与动机

在自然语言处理（NLP）领域，复合型问题生成是一项极具挑战性但又至关重要的任务。随着互联网技术的迅猛发展，大量文本数据不断涌现，如何从这些海量数据中高效获取有价值信息成为研究热点。复合型问题相较于单一问题，包含多个相互关联的子问题，呈现出更为复杂的语义结构和逻辑关系，对信息提取与理解的要求更高。例如，在智能问答系统中，用户可能提出“在2020年，苹果公司发布的手机中，哪款手机的拍照功能在同价位竞品中表现最为出色？”这样的复合型问题，它不仅涉及到时间（2020年）、公司（苹果公司）、产品（手机），还