基于层级交互网络的文本阅读理解与问答方法研究

作     者：程勇 徐德宽 吕学强 Cheng Yong;Xu Dekuan;Lv Xueqiang

作者机构：鲁东大学文学院烟台264025 北京信息科技大学计算机学院北京100192 

出 版 物：《数据分析与知识发现》 (Data Analysis and Knowledge Discovery)

年 卷 期：2018年第2卷第12期

页      面：23-32页

核心收录：

学科分类：1205[管理学-图书情报与档案管理] 12[管理学] 120502[管理学-情报学] 

基　　金：国家自然科学基金面上项目"中文专利侵权自动检测研究"(项目编号:61671070) 国家语言文字工作委员会重点项目"汉语智能写作关键技术研究与应用"(项目编号:ZDI135-53)的研究成果之一 

主　　题：层级交互网络 机器阅读理解 自动问答 

摘      要：【目的】实现基于文本阅读理解的精确问答。【方法】提出一种基于层级交互机制的神经网络模型。该模型借鉴人类在阅读理解过程中的思维习惯,将分层处理机制、内容过滤机制、多维注意力机制等人类在阅读时的特性融合到神经网络构建中,提升机器对文本信息的分析和理解能力。【结果】在中文阅读理解评测CMRC 2017发布的数据上验证本文模型,测试集上的准确率达到0.78,性能优于目前的主流模型以及评测比赛上发布的最好成绩。【局限】未对候选答案做进一步优化和排序,性能距离人类阅读理解水平还有一定差距。【结论】本文构建的层级交互网络显著提升了对文本的自动分析与理解能力,使机器能够在理解文本内容的基础上回答相关问题。