基于语义特征提取与层次结构的问题生成方法

摘要：

针对传统端到端模型在输入文本语义较复杂情况下生成的问题普遍存在语义不完整的情形,提出一种基于语义特征提取的文本编码器架构.首先构建双向长短时记忆网络获得基础的上下文信息,然后采用自注意力机制及双向卷积神经网络模型分别提取语义的全局特征和局部特征,最后设计一种层次结构,融合特征及输入自身信息得到最终的文本表示进行问题生成.在数据集SQuAD上的实验结果表明,基于语义特征提取与层次结构进行问题生成效果显著,结果明显优于已有方法,并且语义特征提取和层次结构在任务的各评价指标上均有提升.

关键词：问题生成、双向长短时记忆网络、卷积神经网络、自注意力机制、层次结构

所属期刊栏目：61

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;吉林省科技厅重点科技研发项目

在线出版日期：2023-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：94-100