36、编程领域社区问答中自然语言生成的主题自动构建与慢性应激和 2 型糖尿病发病的相互作用建模

编程领域社区问答中自然语言生成的主题自动构建与慢性应激和 2 型糖尿病发病的相互作用建模

在当今科技发展迅速的时代，自然语言处理和生物医学建模领域都取得了显著的进展。本文将探讨两个不同但同样重要的研究方向：一是编程领域社区问答中自然语言生成的主题自动构建，二是慢性应激和 2 型糖尿病发病的相互作用建模。

编程领域社区问答中自然语言生成的主题自动构建

研究背景与现状

生成式神经网络在自动回答问题的任务中具有很大的应用潜力。当前，像 GPT - 3、T5、ChatGPT 和 GPT - 4 等模型在不同方面展现出了各自的优势，但也存在一些问题。例如，GPT - 3 擅长回答一般性问题，T5 在多任务处理上有突破，ChatGPT 能处理多领域响应，但准确性存疑，GPT - 4 虽有进步，但仍不能完全解决生成不当代码和不准确信息的问题。

在社区问答平台如 Stack Overflow 上，自动生成准确回答面临挑战，因为问题和答案涉及代码、自然语言和图像等多个领域。研究人员正在探索如何通过主题建模和模型微调来提高回答的质量。

相关工作

• 有研究探索识别 Stack Overflow 上低质量问题以实现自动关闭，采用了基于词汇、语音、风格的特征，并结合卷积图神经网络收集问题的语义信息。
• 还有研究对生成式神经网络的少样本学习进行了探讨，使用 GPT - 3 进行实验，发现大规模语言模型在少样本学习中可能取得成功。
• 另外，有研究将文档级检索器与文本生成相结合，在开放域问答中取得了良好效果，并扩展了数据集以支持多语言问答。

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