典型文献
机器阅读理解技术及应用研究
文献摘要：
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.
文献关键词：
机器阅读理解;注意力机制;预训练模型;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
吕文蓉;郭泽晨;马宁
作者机构：
中国民族信息技术研究院 中国民族语言文字信息技术重点实验室,甘肃 兰州 730030
文献出处：
引用格式：
[1]吕文蓉;郭泽晨;马宁-.机器阅读理解技术及应用研究)[J].西北民族大学学报（自然科学版）,2022(01):17-25
A类：
B类：
机器阅读理解,理解技术,技术及应用,自然语言理解,技术与应用,解任,前机,深度学习模型,括注,注意力机制模型,预训练模型,推理模型,梳理机,四类,模型训练,技术开发,开发与应用
AB值：
0.236024
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