【摘 要】
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机器阅读理解任务是自然语言处理领域的关键任务之一。作为评估机器对自然语言理解程度的重要方式,机器阅读理解具有重要的理论研究和实际应用价值。然而机器理解对外部知识的依赖极强,目前大多数机器阅读理解模型缺乏根据外部知识进行知识推理的能力。针对机器阅读理解模型深度推理不足、缺乏外部知识的问题,本文利用注意力机制和图卷积神经网络,引入外部常识知识库Concept Net,为赋予模型外部知识推理能力提供可行
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机器阅读理解任务是自然语言处理领域的关键任务之一。作为评估机器对自然语言理解程度的重要方式,机器阅读理解具有重要的理论研究和实际应用价值。然而机器理解对外部知识的依赖极强,目前大多数机器阅读理解模型缺乏根据外部知识进行知识推理的能力。针对机器阅读理解模型深度推理不足、缺乏外部知识的问题,本文利用注意力机制和图卷积神经网络,引入外部常识知识库Concept Net,为赋予模型外部知识推理能力提供可行方法。主要研究工作如下:(1)提出一个两阶段阅读的机器阅读理解框架以赋予模型更强的推理能力。先由泛读模块对问题的答案进行粗略的判断,再由精读模块仔细地阅读文章,最终结合泛读模块得到的信息进行验证,得出答案。(2)由于外部常识知识对于阅读理解任务的重要性,为了解决模型缺乏外部知识的问题,本文在两阶段阅读的机器阅读理解框架的基础上,通过构建知识图的方法,在机器阅读理解任务中引入了外部常识知识库Concept Net,并用图卷积神经网络进行知识推理。(3)对提出的模型分别在Cosmos QA和RACE数据集上进行实验,并与基线模型进行对比。实验结果表明,模型取得了更高的准确率,外部常识知识的引入有效改善了机器阅读理解的性能。该模型解决了目前机器阅读理解模型普遍缺乏推理能力、缺乏外部知识的问题。
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