【摘 要】
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机器阅读理解是直接以理解文字为目标的任务,通过机器回答与指定原文相关的问题的准确程度来衡量机器对文字的理解能力。本文提出了一个基于深度学习的模型,来应用到片段抽取
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
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机器阅读理解是直接以理解文字为目标的任务,通过机器回答与指定原文相关的问题的准确程度来衡量机器对文字的理解能力。本文提出了一个基于深度学习的模型,来应用到片段抽取型的机器阅读理解,使用循环神经网络对原文和问题进行编码,再通过注意力机制进行信息交互,最后通过基于指针的方法来预测答案在原文中的起始与终止位置。实验表明,本文提出的模型超过了传统方法的效果,在测试集上取得了53.1%的F1值和39.6%的EM值。
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