-
公开(公告)号：CN110688491B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN201910908549.3
申请日：2019-09-25
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的机器阅读理解方法、系统、设备及介质，所述方法包括：构建问题分类模型﹑支持句查找模型和答案确定模型；将目标问题输入问题分类模型，通过问题分类模型进行预测，输出得到目标问题类型；将目标问题和一篇待阅读理解文章输入支持句查找模型，通过支持句查找模型进行预测，输出得到与目标问题答案相关的支持句序列；将目标问题、与目标问题类型对应的答案类型以及与目标问题答案相关的支持句序列输入答案确定模型，通过答案确定模型进行预测，输出得到目标问题的答案。本发明适用于英文机器阅读理解任务，能够有效处理文章段落较多、需要在多段中进行推理才能获得答案的情况，提高机器阅读理解的准确性。
-
公开(公告)号：CN110688491A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201910908549.3
申请日：2019-09-25
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的机器阅读理解方法、系统、设备及介质，所述方法包括：构建问题分类模型﹑支持句查找模型和答案确定模型；将目标问题输入问题分类模型，通过问题分类模型进行预测，输出得到目标问题类型；将目标问题和一篇待阅读理解文章输入支持句查找模型，通过支持句查找模型进行预测，输出得到与目标问题答案相关的支持句序列；将目标问题、与目标问题类型对应的答案类型以及与目标问题答案相关的支持句序列输入答案确定模型，通过答案确定模型进行预测，输出得到目标问题的答案。本发明适用于英文机器阅读理解任务，能够有效处理文章段落较多、需要在多段中进行推理才能获得答案的情况，提高机器阅读理解的准确性。
-
Search Results
2
records
(took 0.04 seconds)
