基于多角度共同匹配的多项选择机器阅读理解模型

段建勇; 魏晓鹏; 王昊

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基于多角度共同匹配的多项选择机器阅读理解模型

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摘要

【目的】提出一个用于多项选择机器阅读理解的多角度共同匹配模型,并探讨问题类型和答案长度对机器寻找正确答案的影响。【方法】使用多角度匹配机制获得文章与问题和候选答案之间的相关性,用相关性与文章向量相乘得到问题和候选答案的向量表示。提取句子级和文档级的特征,基于这些特征选择出正确答案。基于问题类型和答案长度对数据进行分类,测试其精确度,并分析问题类型和答案长度对机器选择正确答案的影响。【结果】本模型在RACE-M、RACE-H和RACE数据集上的准确率分别达到72.5%、63.1%和66.1%。【局限】多角度匹配机制包含4种匹配策略和多个角度使得模型在交互层需要消耗大量的内存和时间。【结论】多角度匹配机制能够更好地交互文章与问题和候选答案,模型的准确率更受到问题类型的影响,而不受答案长度的影响。

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来源
《现代图书情报技术》 |2021年第4期|134-141|共8页
作者
段建勇; 魏晓鹏; 王昊;
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作者单位

1. 北方工业大学信息学院 2. 北方工业大学CNONIX国家标准应用与推广实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类文字信息处理;
关键词
机器阅读理解; 多项选择; 多角度匹配; 注意力机制;

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