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TOOL · CL_206289 · Aug 18 · 04:00

新的RAG框架增强了孟加拉语MCQ生成和答案预测

研究人员开发了一种新颖的、具有结构感知能力的检索增强生成（RAG）框架，旨在改进孟加拉语等低资源语言的学术选择题（MCQ）生成和答案预测。该框架将孟加拉语教科书建模为分层图，并使用图神经网络进行段落检索，为大型语言模型提供聚焦的上下文。实验表明，该方法在问题生成和答案预测的相关性和准确性方面均优于标准的密集检索方法。