【摘 要】
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目前主流答案选择算法主要首先基于word2vec/glove进行词语表示,再使用RNN或CNN提取文本语义特征,但word2vec/glove无法解决一词多义问题,RNN和CNN在文本全局特征提取方面也
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61262047,81960325),江西省研究生创新项目(YC2018-S067)。
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目前主流答案选择算法主要首先基于word2vec/glove进行词语表示,再使用RNN或CNN提取文本语义特征,但word2vec/glove无法解决一词多义问题,RNN和CNN在文本全局特征提取方面也有局限。针对以上不足,论文提出一种基于BERT预训练模型的答案选择算法BERT-LSTM,首先采用BERT模型提取问答文本的语义特征表示,再利用BiLSTM加强文本序列信息并整合文本语义,最后引入注意力机制突出重点信息,以此完成答案选择任务。在答案选择基准数据集InsuranceQA和WiKiQA上的测试验
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