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摘要:
机器阅读理解是利用算法让计算机理解文章语义并回答用户提出的问题,同时可以衡量机器对自然语言理解的能力.以机器阅读理解的技术与应用场景为研究目标,完成机器阅读理解任务的定义,并概述该任务在国内外的研究现状.文章首先对当前机器阅读理解任务所采用深度学习模型进行研究,具体包括注意力机制模型、预训练模型和推理模型,从而进一步梳理机器阅读理解任务可用的四类数据集以及模型训练后的评估方法,以期为机器阅读理解的新技术开发与应用提供参考.
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相关文献总数  
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文献信息
篇名 机器阅读理解技术及应用研究
来源期刊 西北民族大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 机器阅读理解 注意力机制 预训练模型 深度学习
年,卷(期) 2022,(1) 所属期刊栏目 信息技术|Information Technology
研究方向 页码范围 17-25
页数 9页 分类号 TP301.2
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1009-2102.2022.01.005
五维指标
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2022(0)
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研究主题发展历程
节点文献
机器阅读理解
注意力机制
预训练模型
深度学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西北民族大学学报(自然科学版)
季刊
1009-2102
62-1188/N
大16开
兰州市西北新村1号
1980
chi
出版文献量(篇)
1696
总下载数(次)
3
总被引数(次)
5175
相关基金
甘肃省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Gansu Province
官方网址:http://www.nwnu.edu.cn/kjc/glbf/gsshzrkxjjzxglbf.htm
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导