基于联合损失函数的机器阅读理解模型训练方法及装置

摘要

本申请提供了一种基于联合损失函数的机器阅读理解模型训练方法及装置，具体的，在进行机器阅读理解模型训练时，利用由极大似然估计函数和最小风险训练函数组成的损失函数，作为机器阅读理解模型的评价指标，以指导机器阅读理解模型参数的调整。由于最小风险训练函数的思想是使用损失函数来描述模型输出的答案与标准答案之间的差异程度、即损失，并试图寻找一组模型参数使得机器阅读理解模型在训练集上损失值最小，因此，与单纯利用极大似然估计函数相比，本申请提供的方法所训练出来的模型抽取答案可以更准确。