一种基于多轮注意力机制的机器阅读理解答案获取方法

摘要

本发明公开了一种基于多轮注意力机制的机器阅读理解答案获取方法，对所述问题和问题对应的文本分别进行分词处理和向量化处理得到特征向量，选择双向长短时记忆网络对特征向量编码上下文语义信息，使用注意力机制进行问题和文本之间的建模，可以有效地捕捉问题和文本之间的信息交互；通过多轮计算文章关于问题的注意力，并融合上下文语义信息，再使用BLSTM编码上下文语义信息，反复多次得到第n文本语义向量，利用Self‑Attention机制得到问题的一个向量表示，通过计算问题语义向量和自身的相似度，即文章中的每个词在问题空间中的一种表示，可以有效地提高预测答案的准确度，将BLSTM和Attention进行有效的结合，能够提升问题与文本抽取所返回的答案相匹配的精准性。