期刊专题

基于双线性函数注意力Bi-LSTM模型的机器阅读理解

引用
近年来,随着深度学习(Deep Learning)在机器阅读理解(Machine Reading Comprehension)领域的广泛应用,机器阅读理解迅速发展.针对机器阅读理解中的语义理解和推理,提出一种双线性函数注意力(Attention)双向长短记忆网络(Bi directional-Long Short-Term Memory)模型,较好地完成了在机器阅读理解中抽取文章、问题、问题候选答案的语义并给出了正确答案的任务.将其应用到四六级(CET-4,CET-6)听力文本上测试,测试结果显示,以单词为单位的按序输入比以句子为单位的按序输入准确率高2%左右;此外,在基本的模型之上加入多层注意力转移的推理结构后准确率提升了8%左右.

深度学习、机器阅读理解、注意力、Bi-LSTM

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TP181(自动化基础理论)

2017-12-27(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共6页

92-96,122

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计算机科学

1002-137X

50-1075/TP

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2017,44(z1)

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国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
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