一种多粒度答案排序的多文档机器阅读理解方法

摘要

本发明公开了一种多粒度答案排序的多文档机器阅读理解方法，属于机器阅读理解应用技术领域。本方法基于预训练的深度学习模型，通过滑动窗口拆分文档为文本片段与问题拼接，通过融合统计信息、浅层语义信息、深层语义信息和答案结尾词信息的多粒度答案排序来对多个文档生成的多个候选答案进行排序，充分利用不同粒度的语义信息来捕捉问题与多个候选答案的相关性。所述方法利用基于预训练的深度学习模型提高了传统机器阅读理解模型的文本表示能力和泛化能力，同时解决了现有模型对于多文档场景的输入长度受限的缺点，同时从不同粒度建模问题和答案的相关性，提升多文档机器阅读理解的答案质量。