【摘 要】
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阅读理解指的是基于给定文章自动回答相关问题,这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
【机 构】
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山西大学计算机与信息技术学院,山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划重点专项项目课题(2018YF131005103),国家自然科学基金(61673248),山西省自然科学基金(201701D121054)
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阅读理解指的是基于给定文章自动回答相关问题,这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:①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;②使用层级篇章表示,提升模型对篇章的理解;③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,该方
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