如何生成质量常见问题解答 常见问题解答 – 使用 Python 自动创建页面模式 现在我们可以为所有 URL 生成 FAQ 和 FAQPage 架构，我们可以简单地用更改填充 Google 表格。 广告 继续阅读下文 我的团队分享了一个教程，其中包含您可以用来自动填写表格的代码。 您的职责是调整它以提供我们生成的常见问题解答。 为了更新页面，我们需要提供 Cloudflare 支持的 CSS 选择器来指定我们要在 DOM 中进行插入的位置。 我们可以将插入搜索引擎期刊文章底部的 HTML 标题和常见问题解答内容中。
另一个从答案和文本生成问题
当您进行 HTML 更改并可能破坏页面内容时，最好使用扩展程序预览更改。 现在让我们回顾一下使它运作良好的概念。 这个基于 T5 的模型如何生成这些质量常见问题解答？ 研究人员使用响应感知神经问题生成方法。 广告 继续阅读下文 这 毛里求斯电子邮件列表 种方法通常需要三个模型： 一种是从文本中提取潜在的答案 最后，一个用于获取问题和上下文并生成答案的模型。 这是 Suraj Patil 的有用解释。 从文本中提取答案的一种简单方法是使用名称实体识别 (NER) 或来自自定义知识图谱的事实，就像我们在上一期专栏中构建的那样。
这允许研究人员训练一个模型来执行所有任务
问题生成模型本质上是一个问题回答模型，但是输入和目标是相反的。 问答模型采用问题+上下文并生成答案，而问题生成模型采用答案+上下文并生成问题。 广告 继续阅读下文 两种类型的模型都可以使用相同的数据集 电话号码 进行训练——在我们的例子中，是现成的 SQuAD 数据集。 请务必阅读我在 Bing 网站管理员工具博客上的帖子。 我已经对基于转换器的问题响应模板的工作原理进行了相当深入的解释。 它包括简单的类比和最少的 Python 代码。 T5 模型的主要优势之一是它可以执行多项任务，只要它们接受文本并输出文本即可，而不是三个模型。
