问题生成模型训练方法、问题生成方法

摘要

本发明公开一种问题生成模型训练方法，包括：对样本数据集中的样本数据进行预处理，样本数据包括输入文本、问题和答案，预处理包括确定样本数据中问题的问题类型；采用ALBERT对输入文本和问题进行分词处理；将分词处理后的输入文本和问题类型输入至编码器，并获取编码器的输出隐层状态；将分词处理后的问题输入至解码器，并获得解码器的输出隐层状态；根据编码器的输出隐层状态、解码器的输出隐层状态和ALBERT的隐层状态确定预设字典中的每个字的生成概率。本发明通过对问题进行分类确定问题类型，并将问题类型和输入文本一并作为编码器的输入来进行模型训练，可以让生成的问题更加流畅且提问更有针对性。