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基于语言模型的问题与选项生成
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原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了多语言问答生成模型AutoQG及其Python包lmqg，该模型基于预训练的encoder-decoder进行微调，支持8种语言。研究表明，端到端的问答生成模型在训练和推理时计算量小，性能优于复杂方法。通过跨语言联合训练，使用Hindi和中文数据集取得良好效果，并创建了新的Hindi问答数据集。
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关键要点
- AutoQG 是一种多语言问答生成模型，支持 8 种语言的微调。
- 该模型基于预训练的 encoder-decoder 语言模型，计算量小，性能优于复杂方法。
- 通过跨语言联合训练，使用 Hindi 和中文数据集取得良好效果，并创建了新的 Hindi 问答数据集。
- 研究表明，仅基于生成的问答对微调的 QA 模型可以与人类标注数据上训练的监督 QA 模型具有竞争力。
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延伸问答
AutoQG模型支持哪些语言？
AutoQG模型支持8种语言的微调。
AutoQG模型的计算量如何？
AutoQG模型在训练和推理时计算量小，性能优于复杂方法。
如何通过跨语言联合训练提高问答生成效果？
通过使用Hindi和中文数据集进行跨语言联合训练，可以取得良好的问答生成效果。
基于生成的问答对微调的QA模型与传统模型相比如何？
仅基于生成的问答对微调的QA模型可以与人类标注数据上训练的监督QA模型具有竞争力。
lmqg是什么？
lmqg是与AutoQG模型相关的Python包，方便从业者使用和定制。
AutoQG模型的实验结果如何？
实验结果表明，AutoQG模型在问答生成任务中表现稳健，优于其他复杂方法。
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