【文件属性】：
文件名称：Multiple-Choice-Question-Generation-T5-and-Text2Text:使用Google T5和Text2Text生成问题
文件大小：1.25MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-03-22 04:10:23
Python
使用Google T5和Text2Text生成多项选择题（基于BERT的模型）
此应用程序使用“的工作 ， 和一起生成具有正确答案和干扰因素的问题（如果可能）。
它与一起
比较这两个基于BERT的模型T5和Text2Text的性能也很好。
申请详情
两种模型都采用输入文本并产生问题，并为每个问题提供一个正确答案。
对于每个正确答案，请采用此正确答案并提供给Sense2Vec以获取该正确答案最相似的句子。
忽略最高分相似度以产生干扰因素。
当答案是一个指代人名或实体的名词时，Sense2Vec找不到候选者，返回的结果为None。
跑步
下载。
将内容提取到根文件夹中。将创建一个名为s2v_old的文件夹。
pip install -r requirements.txt
uvicorn app:app --reload --log-level debug
打开浏览器
免责声明
随意分叉，改
【文件预览】：
Multiple-Choice-Question-Generation-T5-and-Text2Text-master
----templates()
--------index.html(3KB)
----requirements.txt(104B)
----pipelines.py(13KB)
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--------js()
--------.DS_Store(6KB)
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----models.py(1KB)
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