机器阅读理解中观点型问题的求解策略研究

作者：段利国; 高建颖^*; 李爱萍

来源：中文信息学报, 2019, 33(10): 81-89.

• 深度学习
• 机器阅读理解
• 注意力机制
• Bi-GRU

针对机器阅读理解中观点型问题的求解,提出一个端到端深度学习模型,使用Bi-GRU对文章和问题进行上下文语义编码,然后运用基于拼接、双线性、点乘和差集4种函数的注意力加上Query2Context和Context2Query两个方向注意力的融合算法获取文章和问题的综合语义信息,之后运用多层注意力转移推理机制不断聚焦,进一步获取更加准确的综合语义,最终将其与候选答案进行比较,选出正确答案。该模型在AIchallager2018观点型阅读理解中文测试数据集上准确率达到76.79%,性能超过基线系统。此外,该文尝试文章以句子序列作为输入表示进行答案求解,准确率达到78.48%,获得较好试验效果。

• 单位
  太原理工大学