一个基于深度神经网络及强化学习的生成式机器阅读理解方法

摘要

本发明公开了一个基于深度神经网络及强化学习的生成式机器阅读理解方法，该方法通过结合注意力机制的深层神经网络来对文本和问题进行编码，形成融合了问题信息的文本向量表示之后，再通过单向LSTM解码器进行解码，逐步生成对应的答案文本。本发明公开的阅读理解方法融合了抽取式模型和生成式模型的优点，采用多任务联合优化的方式进行训练，训练过程中同时还使用了强化学习方法，有利于生成更加准确而流畅的答案文本。