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基于小句复合体的中文机器阅读理解研究
1
作者
王瑞琦
罗智勇
+2 位作者
刘祥
韩瑞昉
李舒馨
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2024年第3期130-140,共11页
机器阅读理解任务要求机器根据篇章文本回答相关问题。该文以抽取式机器阅读理解为例,重点考察当问题的线索要素与答案在篇章文本中跨越多个标点句时的阅读理解问题。该文将小句复合体结构自动分析任务与机器阅读理解任务融合,利用小句...
机器阅读理解任务要求机器根据篇章文本回答相关问题。该文以抽取式机器阅读理解为例,重点考察当问题的线索要素与答案在篇章文本中跨越多个标点句时的阅读理解问题。该文将小句复合体结构自动分析任务与机器阅读理解任务融合,利用小句复合体中跨标点句话头-话体共享关系,来降低机器阅读理解任务的难度;并设计与实现了基于小句复合体的机器阅读理解模型。实验结果表明,在问题线索要素与答案跨越多个标点句时,答案抽取的精确匹配率(EM)相对于基准模型提升了3.49%,模型整体的精确匹配率提升了3.26%。
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关键词
机器阅读理解
跨标点句问答
小
句
复合体
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题名
基于小句复合体的中文机器阅读理解研究
1
作者
王瑞琦
罗智勇
刘祥
韩瑞昉
李舒馨
机构
北京语言大学信息科学学院
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2024年第3期130-140,共11页
基金
国家自然科学基金(62076037)。
文摘
机器阅读理解任务要求机器根据篇章文本回答相关问题。该文以抽取式机器阅读理解为例,重点考察当问题的线索要素与答案在篇章文本中跨越多个标点句时的阅读理解问题。该文将小句复合体结构自动分析任务与机器阅读理解任务融合,利用小句复合体中跨标点句话头-话体共享关系,来降低机器阅读理解任务的难度;并设计与实现了基于小句复合体的机器阅读理解模型。实验结果表明,在问题线索要素与答案跨越多个标点句时,答案抽取的精确匹配率(EM)相对于基准模型提升了3.49%,模型整体的精确匹配率提升了3.26%。
关键词
机器阅读理解
跨标点句问答
小
句
复合体
Keywords
machine reading comprehension
cross-punctuation
questions and answers
clause complex
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于小句复合体的中文机器阅读理解研究
王瑞琦
罗智勇
刘祥
韩瑞昉
李舒馨
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2024
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