典型文献
基于BERT模型的问答系统的研究
文献摘要：
机器阅读理解是一项任务,用于测试机器回答给定文章问题的能力.它需要对段落和问题之间的交互进行建模.如何使得问答系统的回答更加智能是近几年研究的焦点.基于此,文章提出了一种基于BERT模型并赋予共同注意力机制和自我注意力机制的问答系统.在这项工作中,问题和文章都是用BERT语言进行编码,以便更好地捕获各自在语义层面的表示.然后,在问题和段落之间的不同粒度级别上,横向和纵向进行注意力和融合.并采用MRQA 2019共享任务中提供的数据集进行了实验.实验表明,该模型在所有数据集上的平均EM为41.45,平均F1为56.07.开发数据集的平均F1为50.45,测试数据集的平均F1为61.69.基于BERT模型的问答系统回答的内容基本合理,对问答系统的智能性进行了有效地提高.
文献关键词：
问答系统;BERT模型;注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
尹洁
作者机构：
江苏科技大学计算机学院江苏镇江 212003
文献出处：
引用格式：
[1]尹洁-.基于BERT模型的问答系统的研究)[J].电脑与信息技术,2022(06):1-3,59
A类：
MRQA
B类：
BERT,问答系统,机器阅读理解,试机,段落,交互进行,共同注意,注意力机制,自我注意,自在,语义层面,不同粒度,EM,测试数据,智能性
AB值：
0.298344
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