面向叙事理解中可控问答生成的少样本提示研究

问题生成旨在根据作为上下文提供的给定输入自动生成问题。可控问题生成方案侧重于生成具有特定属性的问题，从而实现更好的控制。在本研究中，我们提出了一种少样本提示策略，用于控制从儿童叙事文本中生成问答对。我们旨在控制两个属性：问题的明确性和潜在的叙事要素。通过实证评估，我们展示了将少样本提示与参考模型结合使用在控制生成过程方面的有效性。我们的实验突出了少样本策略优于参考模型的实例，特别是在语义相似度评估以及问答对的多样性和连贯性等场景中。然而，这些改进并不总是具有统计学显著性。代码已在 github.com/bernardoleite/few-shot-prompting-qg-control 上公开。