融合语义信息的机器阅读理解方法

目录

第 1 章 绪 论

1.1 课题背景及研究意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 早期的机器阅读理解

1.2.2 机器阅读理解研究现状

1.2.2 对抗机器阅读理解研究现状

1.3 本文主要研究内容

1.4 本文结构安排

第 2 章 基于 Transformer 的阅读理解对抗数据生成

2.1 引言

2.2 实验数据集

2.3 现有的对抗性阅读理解数据集介绍

2.3.1 基于文章扩充的方法简要介绍

2.3.2 基于问句仿写的方法改进介绍

2.4 基于 Transformer 结构的对抗阅读理解数据生成方法

2.4.1 相关技术介绍

2.4.2 模型整体结构

2.5 实验结果与分析

2.5.1 问句改写和虚假答案生成的实验结果

2.5.2 基于 Transformer 结构的干扰句生成实验结果

2.6 本章小结

第 3 章 基于语义角色的文章-问题对表示方法

3.1 引言

3.2 相关技术简要介绍

3.2.1 语义角色标注简要介绍

3.2.2 指代消解简要介绍

3.3 基于语义角色标注的文章-问题对表示结构

3.3.1 算法设计

3.3.2 模型实现

3.4 实验设置与结果分析

3.4.1 基于双向长短时记忆网络的谓词识别模块的实验结果

3.4.2 基于 BERT 模型的论元识别及分类模块的实验结果

3.4.3 基于语义角色的文章-问题对表示实验结果

3.5 本章小结

第 4 章 基于结点匹配的阅读理解方法

4.1 引言

4.2 启发式的训练数据结点配对方法

4.3 基于学习的测试数据结点匹配方法

4.3.1 测试过程中的结点匹配算法设计

4.3.2 beam search 窗口大小的设置

4.3.3 结点匹配步长限制的设置

4.3.4 结点向量表示生成方法

4.3.5 结点对匹配度计算方法

4.3.6 方案整体匹配度计算方法

4.4 答案提取模块

4.5 实验设置与结果分析

4.5.1 参数设置和匹配度算法选择对比实验

4.5.2 与主流阅读理解模型性能对比实验

4.6 本章小结

结 论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果

声明

致 谢