HintMiner：通过自监督学习使用语言模型从问答网络帖子中自动挖掘问题提示

摘要

arXiv:2609.16060v1 Announce Type: new Abstract: Users often need ask questions and seek answers online. The Question - Answering (QA) forums such as Stack Overflow cannot always respond to the questio...

and the questions HintMiner hints posts that answers online The

2026-09-16 1 阅读约1分钟阅读 Zhenyu Zhang, JiuDong Yang

arXiv:2609.16060v1 发布类型：新摘要：用户经常需要在线提问并寻求答案。 Stack Overflow 等问答 (QA) 论坛并不总能及时、正确地回复问题。在本文中，我们提出了 HintMiner，一种新颖的自动问题提示挖掘工具，可帮助用户找到答案。 HintMiner 利用机器理解和序列生成技术自动生成用户问题的提示。它首先检索许多网络问答帖子，然后使用通过语言模型构建的 MiningNet 从帖子中提取一些提示。利用大量的在线问答帖子，我们设计了一个自我监督的目标来训练 MiningNet，这是一个基于变压器和复制机制的神经编码器-解码器模型。我们已经针对 60,000 个 Stack Overflow 问题对 HintMiner 进行了评估。实验结果表明该方法是有效的。例如，HintMiner 的平均 BLEU 分数为 36.17%，平均 ROUGE-2 分数为 36.29%。我们的工具和实验数据是公开的。

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