一种基于预训练神经网络的因果性问答对匹配方法

摘要

本发明公开了一种基于预训练神经网络的因果性问答对匹配方法，该方法首先利用预训练模型BERT对问题句子和候选答案句子进行编码得到相应的句子嵌入；然后模型通过卷积或链接方式充分利用句子嵌入的上下文信息，并根据问答句子对的分类特征、上下文的局部显著特征和整体特征得到问答句子对相关的因果特征；最后由全连接网络构成的分类器判断因果极性。本发明充分利用了预训练模型学到的上下文相关的编码信息，能捕获问答句子对编码的因果特征，在COPA和SOCIAL IQA两个关于因果性问答对的数据集上的匹配效果可以达到目前研究的先进水平。