基于深度学习的机器阅读理解

• 作者: 林景彦 王勇 王瑛
• 来源期刊: 电脑知识与技术:学术版
• 学科: 工学
• 关键词: 机器阅读理解 深度学习 自然语言处理
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 页码范围: 203-204
• 页数: 2页
• 分类号: TP391

摘要

阅读理解是考试中一个基本题型,其一般形式是给定一段文本,考生在阅读完文本后根据文本内容解答题目。如果机器也有阅读理解的能力,能帮助我们从众多的文本中找到我们需要的答案。近年来,深度学习发展迅猛并应用到机器阅读理解领域中,取得了很好的效果。本文首先阐述了机器阅读理解的基本概况,基于深度学习机器阅读理解模型的基本架构。然后介绍了基于深度学习的机器阅读理解研究现状,包括数据集和经典模型。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王瑛	广东工业大学计算机学院	33	125	7.0	9.0
2	王勇	广东工业大学计算机学院	61	266	9.0	12.0
3	林景彦	广东工业大学计算机学院	2	0	0.0	0.0