基于外部知识和层级篇章表示的阅读理解方法

摘要

阅读理解指的是基于给定文章自动回答相关问题,这是人工智能及自然语言处理领域的一个研究热点。目前已提出许多基于深度学习的阅读理解方法,但是这些方法对问题理解及篇章建模不充分,导致模型获取答案准确率不高。为了解决上述问题,该文提出一个基于外部知识和层级篇章表示的阅读理解方法。该方法特点有:①通过引入问题重要词的字典释义、HowNet义原,并结合问题类型,加强问题理解;②使用层级篇章表示,提升模型对篇章的理解;③在一个框架下联合优化问题类型预测与答案预测两个子任务。在DuReader数据集上的实验结果表明,该方法与基线系统性能相比最大提升了8.2%。