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基于自注意力和问题分解的机器阅读理解方法研究

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摘要

1.1研究背景及意义

1.2国内外研究现状

1.3本文的主要工作和创新点

1.4论文结构

第2章数据预处理

2.1DuReader数据集

2.2莱斯杯数据集

2.3问题分解数据集

2.4评价指标

2.5本章小结

第3章基于自注意力的单跳机器阅读理解

3.1模型综述

3.1.1输入层

3.1.2编码层

3.1.3双向注意力层

3.1.4自注意力层

3.1.5输出层

3.2实验结果与分析

3.2.1实验设置

3.2.2实验结果

3.3实例分析

3.4本章小结

第4章基于问题分解的多跳机器阅读理解

4.1模型综述

4.1.1问题分类

4.1.2组合问题分解

4.1.3多跳问题分解

4.1.4单跳阅读理解

4.2实验结果与分析

4.2.1实验设置

4.2.2实验结果

4.3实例分析

4.4本章小结

5.1总结

5.2展望

致谢

参考文献

附录

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著录项

  • 作者

    周展朝;

  • 作者单位

    武汉科技大学;

  • 授予单位 武汉科技大学;
  • 学科 计算机科学与技术
  • 授予学位 硕士
  • 导师姓名 刘茂福;
  • 年度 2021
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 TP3TP1;
  • 关键词

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