片段抽取型机器阅读理解算法研究
Research on span-extraction algorithm for machine reading comprehension
华中师范大学 计算机学院, 武汉 430000
摘要
针对现有的机器阅读理解模型主要使用循环模型处理文本序列信息，这容易导致训练和预测速度慢且模型预测准确性不高等问题，提出了一种片段抽取型机器阅读理解算法QA-Reader。该算法利用大型预训练语言模型RoBERTa-www-ext获取问题和上下文的词嵌入表示；使用深度可分离卷积和多头自注意力机制进行编码；计算上下文和问题的双向注意力及上下文的自注意力，以融合上下文和问题之间的关联信息，拼接得到最终的语义表征；经过模型编码器预测得到答案，模型针对不可回答的问题计算了其不可回答的概率。在中文片段抽取型机器阅读理解数据集上进行了实验，结果表明QA-Reader模型与基线模型相比，其性能方面EM和F1值分别提高了3.821%、2.740%，训练速度提高了0.089%。
基金项目
国家社会科学基金后期资助项目(20FTQB020)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.04.0106
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第11期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3268-3273
文章编号: 1001-3695(2021)11-011-3268-06
发布历史
[2021-11-05] 印刷出版
引用本文
叶俊民, 赵晓丽, 杜翔, 等. 片段抽取型机器阅读理解算法研究 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (11): 3268-3273. (Ye Junmin, Zhao Xiaoli, Du Xiang, et al. Research on span-extraction algorithm for machine reading comprehension [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (11): 3268-3273. )
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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