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面对阅读理解数据集存在多文档、多段落候选,而参考答案只出现在一个段落里面的情景,提出基于段落选择的分层融合阅读理解模型。段落选择器用于在候选文档中选出最佳段落,基于双向注意力的分层信息融合模型用于在最佳段落中定位参考答案的起始和结束位置,降低传统直接选择机器阅读理解模型的复杂性和计算量。在DuReader中文数据集上进行实验效果对比,结果显示所提出的方法较基准方法在Bleu-4和Rouge-L指标分别提高了约12%和11%,进一步验证了所提出方法的有效性。