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选择式机器阅读理解综述
文献摘要：
机器阅读理解是自然语言处理领域的研究热点之一,对提升机器阅读能力和智能水平有着重要意义,为跟进相关领域的研究进展对其进行综述.首先,介绍机器阅读理解的发展历程及主要任务;其次,重点梳理当前选择式机器阅读理解基于深度学习方法的相关工作,并从语义匹配、预训练模型、语义推理、外部知识四个方面展开叙述;归纳总结了相关数据集以及评价指标;最后,对选择式机器阅读理解的未来发展趋势进行了展望.
文献关键词：
自然语言处理;选择式机器阅读理解;数据集;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
贺吉飞;徐行健;孟繁军
作者机构：
内蒙古师范大学计算机科学技术学院,呼和浩特010022
文献出处：
引用格式：
[1]贺吉飞;徐行健;孟繁军-.选择式机器阅读理解综述)[J].计算机应用研究,2022(06):1622-1632
A类：
选择式机器阅读理解
B类：
自然语言处理,提升机,阅读能力,跟进,进相,主要任务,理当,深度学习方法,语义匹配,预训练模型,语义推理,外部知识
AB值：
0.173411
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