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基于离散提示学习表征的中文开放域问答的研究

基于离散提示学习表征的中文开放域问答的研究

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作者：闫振北京邮电大学

学位级别：硕士

随着互联网上的文字信息日益繁杂,即使有搜索引擎的帮助,人们在互联网中获取所需信息也愈发困难。近年来,凭借机器学习的高速发展,实现开放域问答任务成为可能。开放域问答是指在没有特定上下文的情况下回答一个自然语言形式的问题。因... 详细信息

随着互联网上的文字信息日益繁杂,即使有搜索引擎的帮助,人们在互联网中获取所需信息也愈发困难。近年来,凭借机器学习的高速发展,实现开放域问答任务成为可能。开放域问答是指在没有特定上下文的情况下回答一个自然语言形式的问题。因为现有英文研究缺少针对中文的特殊设计,所以直接沿用英文系统存在准确率损失。现阶段开放域问答主要集中在两阶段模型的研究。然而现有稠密向量检索模型的泛化性能有待增强;现有抽取式阅读模型的健壮性能有待提高。本文为解决以上问题,重点研究中文开放域问答的泛化性与健壮性,结合离散提示学习方法,进行了如下工作:(1)针对现有的相关数据集不能满足开放域问答要求的问题,构建了一个完备的中文开放域问答数据集DYKzh。统计分析得知,数据集检索复杂度进一步提高,有助于评价检索模型的泛化性;数据集阅读理解任务较为复杂,有助于评价阅读模型的健壮性。(2)针对检索模型泛化性挑战,提出基于片段蒙版提示模板的中文稠密向量检索模型(Span Prompt Dense Passage Retrieval,SPDPR)。该模型提出更符合中文词法结构的片段蒙版提示模板,并在孪生模型中采用权重共享策略。模型的检索准确率在DYKzh数据集上优于多个现有方法。(3)针对阅读模型健壮性挑战,提出融合多文关系的中文抽取式阅读模型(Multiple Passage Relation Reader,MPRR)。该模型提出融合多文关系层,并在阅读模型中采用平衡训练策略。模型的阅读准确率在DYKzh数据集上优于现有阅读模型。(4)综上,设计了中文开放域问答系统。通过开放域问答系统的实际应用可以直观展现上述模型。应用结果可以对模型进行高效的评价,并有助于模型快速迭代,为系统的大规模部署提供有效参考。

关键词：自然语言处理开放域问答稠密向量检索抽取式阅读理解离散提示学习

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