本研究提出了一种三阶段的外部知识增强后续问题生成方法，旨在缩小生成问题与人类提问水平之间的差距。该方法通过识别上下文主题、构建知识图谱并结合大型语言模型，生成更具信息性和探索性的后续问题，实验结果显示其效果接近人类提问。

From Superficial to Deep: Integrating External Knowledge for Follow-up Question Generation Using Knowledge Graphs and Large Language Models
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