一种应用于填空型阅读理解的句式注意力网络

• 作者: 周澄睿 薛瑶环 邹依婷 金轩城 霍欢 黄君扬
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 机器阅读 填空型理解 句子筛选 句式注意力
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 人工智能与算法研究
• 页码范围: 482-487
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 7027字
• 语种: 中文

摘要

机器阅读理解是针对问题、文章、答案这个元组的建模问题,目的是根据问题中的关键词和关键词间的关系,给出问题答案.本文研究填空型阅读理解中候选答案与问题句式结构的对齐问题,提出一种基于注意力机制的序列学习模型,句式注意力网络SAN.首先,SAN的词嵌入层后添加一个前向GRU网络实现问题对文章句子的全局筛选,缩小候选文章内容范围.之后参照问题与文章句子的内容与结构确定答案,使用句式注意力结构对文章与问题进行实体对齐,再依据实体间的相似性获取问题答案.实验通过人工数据集Children's BookTest进行验证,结果表明SAN模型回答问题的准确程度和速度都比AOA模型好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	霍欢	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	36	123	6.0	9.0
5	邹依婷	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	3	1	1.0	1.0
6	周澄睿	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	1	1	1.0	1.0
7	薛瑶环	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	3	1	1.0	1.0
8	黄君扬	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	4	1	1.0	1.0
9	金轩城	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	3	1	1.0	1.0