【摘 要】
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针对复杂多文本机器阅读理解任务中的语义理解与答案提取问题,提出结合外部知识的动态多层次语义理解与答案抽取模型.首先利用改进的门控单元循环神经网络匹配文本内容与问题
【机 构】
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广东工业大学计算机学院,广东电子工业研究院,广东广信通信服务有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.11601006);广东省自然科学基金项目(No.2018A030313061);广东省科技计划项目(No.2017B030305003,2017B010124001,2017B090901005);广东省协同创新与平台环境建设项目(No.2017A070712016)资助~~
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针对复杂多文本机器阅读理解任务中的语义理解与答案提取问题,提出结合外部知识的动态多层次语义理解与答案抽取模型.首先利用改进的门控单元循环神经网络匹配文本内容与问题集,分别在向量化文本内容及问题集上实施多维度动态双向注意力机制分析,提高语义匹配精度.然后利用动态指针网络确定问题答案范围,改进网络模型语义匹配效率,降低答案提取冗余度.最后结合外部知识与经验改进候选答案精准性排序,得到最终答案.实验表明文中模型的语义匹配与答案提取精度显著提升,对不同领域的复杂文本阅读理解任务具有较高的鲁棒性.
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