文档名：基于外部知识和层级篇章表示的阅读理解方法
阅读理解是基于给定文章自动回答相关问题,是人工智能及自然语言处理领域的一个研究热点.目前已提出许多基于深度学习的阅读理解方法,但是这些方法对问题理解及篇章建模不充分,导致模型获取答案准确率不高.为了解决上述问题,该文提出一个基于外部知识和层级篇章表示的阅读理解方法.该方法特点有:通过引入问题重要词的字典释义、Hownet义原并结合问题类型,加强问题理解;使用层级篇章表示,提升模型对篇章的理解;在一个框架下联合优化问题类型预测与答案预测两个子任务.在DuReader数据集上的实验结果表明,所提方法与基线系统性能相比最大提升了8％.
作者：谭红叶 李宣影 刘蓓
作者单位：山西大学计算机与信息技术学院,山西太原030006;山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室,山西太原030006山西大学计算机与信息技术学院,山西太原030006
母体文献：第十八届中国计算语言学大会暨中国中文信息学会2019学术年会论文集
会议名称：第十八届中国计算语言学大会暨中国中文信息学会2019学术年会
会议时间：2019年10月18日
会议地点：昆明
主办单位：中国中文信息学会
语种：chi
分类号：
关键词：阅读理解 外部知识 篇章表示
在线出版日期：2021年8月24日
基金项目：
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