面向长文本的多粒度筛选判别框架的机器阅读理解方法
Multi-granularity selection and discrimination framework for long-text machine reading comprehension
长安大学 信息工程学院, 西安 710018
摘要
针对长文本机器阅读理解任务中，因预训练模型输入长度受限而导致的答案信息截断及跨段语义关系建模不足问题，提出一种基于多粒度筛选判别框架(Multi-Granularity Selection and Discrimination Framework，MGSD)的机器阅读理解方法。该方法采用粗粒度段落筛选与细粒度块重要性判别两阶段策略：首先在段落级进行初步筛选以缩小候选文本范围，随后在块级引入基于注意力机制的模型对文本块进行重要性判别，并结合覆盖感知约束算法以增强判别的覆盖性与准确性。在NewsQA数据集上的实验结果表明，该方法F1值相较于BERT-base和ALBERT-base模型分别提升3.9和6.8个百分点，较仅含粗粒度筛选的BERT模型提升1.2个百分点。研究结果表明，该方法能够在保持全局语义一致性的同时，有效提升长文本答案抽取的准确率及模型的整体性能。
基金项目
陕西省特支计划科技创新领军人才资助项目(TZ0336)
长安大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(300102244301)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.10.0417
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第6期
发布历史
[2026-02-25] 优先出版
引用本文
张雨薇, 黄睿, 段宗涛, 等. 面向长文本的多粒度筛选判别框架的机器阅读理解方法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (6). (2026-02-25). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.10.0417. (Zhang Yuwei, Huang Rui, Duan Zongtao, et al. Multi-granularity selection and discrimination framework for long-text machine reading comprehension [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (6). (2026-02-25). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.10.0417. )
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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