【摘 要】
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机器阅读理解作为一种微阅读模式近年来在自动问答领域受到广泛关注,针对机器阅读理解中多对一的文本蕴含问题,该文首先构造了8 000级别的多句—单句中文文本蕴含语料M2OCTE,
【机 构】
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山西大学计算机与信息技术学院,同济大学电子与信息工程学院
【基金项目】
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国家863计划项目(2015AA015407);国家自然科学基金(61502288,61403238,61673248,61502287);山西省基础研究计划青年科技研究基金(201701D221101);山西省基础研究计划青年科技研究基金(201601D021076);上海市科学技术委员会科研计划项目(16JC1403000);山西省科技基础条件平台计划项目(2015091001-0102)
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机器阅读理解作为一种微阅读模式近年来在自动问答领域受到广泛关注,针对机器阅读理解中多对一的文本蕴含问题,该文首先构造了8 000级别的多句—单句中文文本蕴含语料M2OCTE,其次采用了层级神经网络模型,有效融合多个句子之间的语义信息,将多对一的蕴含对表达成统一的形式,实现端到端的输出。该方法在高考现代文阅读理解蕴含数据集上的准确率为58.92%,比将多句—单句的文本蕴含转换为单句—单句之后进行处理的准确率要高。同时也在英文数据集上进行了测试,实验结果验证了该方法的有效性。
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