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心理与行为研究 2010年第4期8卷 307-311,320页

作者：屈晓兰陈向阳钟毅平湖南师范大学教育科学学院心理系长沙410081 湖南第一师范学院教育科学系长沙410205

以说明文为阅读文本,通过使用累计窗口技术、自定步调的阅读时间法和句子核证法,结合一般世界知识的激活考察了文本阅读理解中精加工推理和错误记忆现象。实验1结果表明,被试在文本阅读理解中产生了精加工推理,内涵推理成绩显著高于外... 详细信息

以说明文为阅读文本,通过使用累计窗口技术、自定步调的阅读时间法和句子核证法,结合一般世界知识的激活考察了文本阅读理解中精加工推理和错误记忆现象。实验1结果表明,被试在文本阅读理解中产生了精加工推理,内涵推理成绩显著高于外延推理;与文本信息密切相关的一般世界知识容易被激活。实验2结果表明,文本阅读中存在错误记忆现象;错误记忆随着一般世界知识与原文关联程度增强而增加。结论:文本阅读理解中存在精加工推理和错误记忆现象,二者均与一般世界知识的激活有关;文本阅读中的错误记忆与DRM范式(Deese-Roediger-McDermott paradigm)中的错误记忆一样具有顽固性。

关键词：文本阅读理解一般世界知识精加工推理错误记忆

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面向文本阅读理解的混淆答案对抗训练和多答案抽取

面向文本阅读理解的混淆答案对抗训练和多答案抽取

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作者：何东四川大学

学位级别：硕士

面向文本的抽取式阅读理解是自然语言处理的重要任务,它要求机器从给定的文本中抽取连续片段作为给定问题的答案。为了贴合实际应用场景,现有研究逐步从单片段有答案阅读理解发展到含有无答案问题的单答案阅读理解,再到包含多答案的多... 详细信息

面向文本的抽取式阅读理解是自然语言处理的重要任务,它要求机器从给定的文本中抽取连续片段作为给定问题的答案。为了贴合实际应用场景,现有研究逐步从单片段有答案阅读理解发展到含有无答案问题的单答案阅读理解,再到包含多答案的多答案类型阅读理解。现有的单答案阅读理解模型在输入文本中含有似是而非文本片段时,容易将其误认为问题答案,从而错误判断问题的可回答性。现有的多答案类型抽取式阅读理解模型一视同仁的对待所有答案类型的训练样例,使用序列标注方法从中抽取答案片段,但序列标注方法对单答案训练样例抽取效果有限,并且容易从无答案训练样例中抽取出无关片段,影响模型抽取效果。针对上述问题,本文的主要研究工作和创新如下:第一,针对现有的含有无答案问题的单答案抽取式阅读理解研究忽略了混淆答案作用的问题,本文提出了基于对抗样本排序的抽取式单答案阅读理解模型。该模型将数据集中含有混淆答案的训练样例作为正常训练样例的对抗样本进行对抗训练。利用对抗样本和正常样本有着相近的片段边界的特点,将对抗样本作为模型答案抽取任务的正例,提高模型的边界判断能力;同时对抗样本也作为模型无答案问题判别任务的负例,帮助模型提高判别准确率。本文在公开数据集SQu AD2.0上进行对比实验,结果表明,本文方法可以有效提高现有阅读理解模型效果。第二,针对现有多答案类型抽取式阅读理解模型抽取结果含有无关片段的问题,本文提出了基于答案验证的抽取式多答案阅读理解模型。本文模型在输入时,先对训练样例进行答案类型判别,依据判别结果选用单答案抽取器或其他答案抽取器进行答案抽取,提升模型整体的抽取效果。同时,本文还受单答案阅读理解相关工作启发,利用额外的答案验证模型对候选答案片段进行逐个验证,判断其作为当前训练样例答案的合理性,通过合理性移除无关片段提升模型抽取质量。本文在公开数据集Mulit Span QA＿expand上进行了一系列对比消融实验,结果表明,本文模型的答案质量明显优于其他模型,各项评价指标均优于当前SOTA。

关键词：文本阅读理解抽取式阅读理解单答案多答案不可回答问题

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文本阅读理解的包容性ARC原则实践探析

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语文教学通讯 2023年第48期1282卷 5-7页

作者：赵军强西北师范大学教师教育学院甘肃兰州730070

在文本阅读理解过程中,读者往往会采取多种策略与作者反复对话,以求达到与作者视域融合的理想状态。但事实是,二者视域融合的理想状态很难达到。包容性教育ARC原则在活学活用、反思领悟和协同创新三个层面,可以助力文本阅读深度理解。... 详细信息

在文本阅读理解过程中,读者往往会采取多种策略与作者反复对话,以求达到与作者视域融合的理想状态。但事实是,二者视域融合的理想状态很难达到。包容性教育ARC原则在活学活用、反思领悟和协同创新三个层面,可以助力文本阅读深度理解。在此原则指导下,读者可以读深文本、读活文本,让文本阅读变得更为意味深长,更接近作者的视域。

关键词：包容性教育 ARC原则文本阅读理解

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