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基于深度层次特征的阅读理解模型

本站小编 Free考研考试/2022-01-02

摘要对于面向真实场景的中文机器阅读,理解文本所呈现的复杂信息至关重要。针对多篇章的连续答案片段型中文机器阅读任务,该文提出一种基于深度层次特征的模型,来提取细节、片段、全文三个层次的深度特征,从而多角度把握篇章包含的信息。在该模型中,词语经过词向量表示后,经过循环(recurrent)层编码后得到细节特征,并经过若干卷积(convolution)层和高速公路(highway)层等构造片段特征,同时对候选篇章进行全文特征的提取来进行整体的考察。最后,通过这些特征来确定答案所在篇章以及该篇章内的答案片段所在位置。在2018机器阅读理解技术竞赛中,单模型取得57.55的Rouge-L分数和50.87的Bleu-4分数,实验取得较好效果。

PDF全文下载地址:

http://jcip.cipsc.org.cn/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=2691
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