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FAQ-Gen: 自动生成特定领域的常见问题解答以帮助理解内容
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了FAQ生成作为NLP任务，并提出了一种端到端系统，利用文本到文本转换模型构建相关的FAQ，提高准确性和相关性。通过自定义算法获取信息的最佳表示形式并对问题-答案对进行排名，提高人类理解能力。定性人体评估显示生成的FAQ易读，并利用特定领域的构造突出领域差异和行业术语。
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关键要点
- 本文研究了常见问题解答（FAQ）生成作为自然语言处理（NLP）任务。
- 提出了一种利用文本到文本转换模型的端到端系统。
- 系统能够根据特定领域的文本内容构建相关的FAQ，提高准确性和相关性。
- 使用自定义算法获取信息的最佳表示形式并对问题-答案对进行排名。
- 定性人体评估显示生成的FAQ易读，构思良好。
- 利用特定领域的构造突出领域差异和行业术语。
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