基于事件表示的机器阅读理解模型

摘要

要真正理解一段语篇,在阅读理解过程对原文主旨线索的把握是非常重要的。针对机器阅读理解中主旨线索类型的问题,提出了基于事件表示的机器阅读理解分析方法。首先,通过线索短语从阅读材料中抽取篇章事件图,其中包括事件的表示、事件要素的抽取和事件关系的抽取等;然后,综合考虑事件的时间要素、情感要素以及每个词在文档中的重要性,采用TextRank算法选出线索相关的事件;最后,依据所选出的线索事件构建问题的答案。在收集了339道线索类题组成的测试集上,实验结果表明所提方法在BLEU和CIDEr评价指标上与基于TextRank算法的句子排序方法相比均有所提升,具体来说,BLEU-4指标提升了4.1个百分点,CIDEr指标提升了9个百分点。