Bert在中文阅读理解问答中的应用方法

• 作者: 姜威宇 宗鸿伟 蔡鑫怡 韩浪焜
• 来源期刊: 信息与电脑
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 自然语言处理 神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 算法语言
• 页码范围: 39-40
• 页数: 2页
• 分类号: TP306
• 语种: 中文

摘要

针对各种自然语言处理问题,语义分析是所有任务的基础.如果按照细粒度对语义分析进行分类,可分为词块级、句子级、篇章级,前一级决定了后一级的性能优劣.由于少有大规模的中文语义语料库,故笔者将模型处理语义能力的优劣直接投射到对中文问答语料的处理能力上,选用了Bert模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡鑫怡		2	1	1.0	1.0
2	姜威宇		1	0	0.0	0.0
3	韩浪焜		1	0	0.0	0.0
4	宗鸿伟		1	0	0.0	0.0