#问题生成

PrimeQA是一个开源平台，帮助研究人员和开发人员训练先进的问答模型。用户可以在PrimeQA上复制NLP会议中的实验，下载预训练模型并应用于自定义数据。该平台支持信息检索、多语言阅读理解、问题生成及检索增强的生成技术。PrimeQA在多个排行榜中名列前茅，整合Transformers工具包以提供强大的问答功能，满足领先的研究和开发需求。

Codei.ai是一款面向软件工程师的智能面试准备工具。该平台整合了应用追踪、问题生成和代码评估功能，利用AI技术简化求职流程管理、提供定制化技术问题练习，并进行代码质量评估。通过提升面试准备效率和技术能力，Codei.ai致力于帮助求职者获得理想的软件开发职位。平台的创新性和实用价值已获得行业广泛认可。

PrepPro是一款智能面试训练系统，根据职位描述生成个性化面试问题并提供即时反馈。通过模拟面试和AI指导，该工具帮助用户提升应对各类面试问题的能力，包括行为和技术问题。PrepPro支持文字记录答案，全天候可用，为求职者提供便捷的练习平台，助力他们在竞争激烈的求职市场中脱颖而出。

CoffeeChat AI是一款专为咖啡聊天和播客设计的智能问题生成工具。用户只需输入对话对象的简介，选择期望的聊天氛围，即可获得定制化的问题建议。这款AI问题生成工具适用于社交和职业场合，旨在提升对话质量，使交流更加顺畅和有意义。作为智能对话助手，无论是初次会面还是深度交谈，CoffeeChat AI都能提供恰当的问题灵感，帮助用户轻松应对各种社交交流场景。

T5-base模型在SQuAD数据集上进行微调，通过整合答案和上下文实现问题生成。项目依托Hugging Face的Transformers库，在Google的支持下，利用迁移学习提升自然语言处理的精确度。支持大规模无标签数据集加载及优化训练脚本，以改善问答生成性能。

该模型采用T5-base架构，专注于生成基于答案的问句。通过在文本中使用<hl>标记来突出答案范围，并以</s>结束文本，即可生成相关问题。这一工具提供了直观的使用体验，适合需要自动生成理解型问题的场景，有助于提高文本处理效率。

本项目在SQuAD数据集上对T5模型进行微调，专注于问答生成功能的提升。利用PyTorch和Transformers库，该模型可基于指定的答案和上下文生成相关问题，显著提高了问答系统的自动化水平，适用于文本、视觉和音频等多模态任务。

T5-small模型专为生成含答案意识的问句而优化，使用特殊<hl>标记突出答案，提升问答生成效率。适用于squad等多数据集，助力高效生成高质量问题。API提供简易交互体验，通过在文本中标记答案并添加结尾标记即可使用。更多详情请参考GitHub仓库。