一种针对机器阅读理解中答案获取的序列生成模型
Sequence generation model for answer acquisition to machine reading comprehension
1. 上海理工大学 光电信息与计算机工程学院, 上海 200093
2. 复旦大学 上海市数据科学重点实验室, 上海 201203
摘要
针对机器阅读理解任务中的答案问题获取提出一种序列生成模型SGN。首先,SGN在问题矩阵空间获取问题与文章的匹配表示,并参照潜在的问题信息生成当前节点的词向量;然后使用一个选择门结构从文章或者字典中选择当前词汇,并且自发学习和归纳OOV(out-of-vocabulary)单词,解决语义表述不准确的问题;最后使用改进的覆盖机制消除生成序列中的冗余问题,从而提高可读性。实验通过人工数据集SQuAD进行验证,其结果表明,在阅读理解任务上SGN生成的目标序列与基准模型seq2seq相比可读性更加优异,并且与原文语义更贴近。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61003031)
上海重点科技攻关项目(14511107902)
上海市工程中心建设项目(GCZX14014)
上海市一流学科建设项目(XTKX2012)
上海市数据科学重点实验室开放课题资助项目(201609060003)
沪江基金研究基地专项资助项目(C14001)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.08.0616
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第3期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 734-738
文章编号: 1001-3695(2020)03-021-0734-05
发布历史
[2020-03-05] 印刷出版
引用本文
霍欢, 邹依婷, 金轩城, 等. 一种针对机器阅读理解中答案获取的序列生成模型 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (3): 734-738. (Huo Huan, Zou Yiting, Jin Xuancheng, et al. Sequence generation model for answer acquisition to machine reading comprehension [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (3): 734-738. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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