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機器閱讀理解是一項針對給定文本和特定問題自動生成或抽取相應(yīng)答案的問答任務(wù)，該任務(wù)是評估計機系統(tǒng)對自然語言理解程度的重要任務(wù)之一。相比于傳統(tǒng)的閱讀理解任務(wù)，多文檔閱讀理解需要計算模型具備更高的推理和理解能力。為此，提岀一種基于多任務(wù)聯(lián)合訓(xùn)練的閱讀理解模型，該模型是由一組功能各異的神經(jīng)絡(luò)構(gòu)成的聯(lián)合學(xué)習(xí)模型，其仿效人們推理和回答冋題的基本方式分別執(zhí)行文檔選擇和答案抽取兩個關(guān)鍵步驟。檔選擇過程融入了基于注意力矩陣的關(guān)聯(lián)性判別機制，旨在建立各文檔間的聯(lián)系，而答案抽取過程則使用了語級的雙向注意力機制，來找尋與答案相關(guān)的文字線索，將兩者附著于一套神經(jīng)閱讀理解模型上，可形成一種基于合學(xué)習(xí)的多文檔閱讀理解方法。在 Hotpotqa數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表基線模型相比，該模型的EM值和F1值分別提升了2.1%和1.7%。
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