一种基于LDA和BERT的金融文本机器阅读理解方法

摘要

本发明公开了一种基于LDA和BERT的金融文本机器阅读理解方法，该方法采用段落召回步骤和机器阅读理解步骤。针对长文本数据的阅读理解，对数据进行合理切分，通过召回模块进行候选段落的召回，并采用多任务学习的方式在机器阅读理解步骤进行训练。本发明在多文档长文本金融文本领域的阅读理解任务中，将传统的主题模型与深度学习模型相结合，能较好的判断答案是否存在于候选段落中，并且作出较为完备的回答。