典型文献
面向多段落高考阅读理解的答案句抽取方法
文献摘要：
高考阅读理解试题语言复杂度高、自动答题难度大,是机器阅读理解领域极具难度的研究对象.问答题是高考阅读理解试题一类重要题型,答案通常分布在阅读材料的不同段落,现有抽取式阅读理解方法并未考虑该情况.同时,材料中答案句的数量通常远小于非答案句,存在不平衡特性.基于此,采用"段落筛选器—答案句抽取"答题框架,计算段落与问题的相关性得分对段落进行排序,为每个问题选择与之最相关的前k个段落,采用数据增强方法扩充数据集中的答案句,解决答案句较少的问题.实验结果表明,所提出的方法召回率达到51.76％,相较于基线模型RoBERTa提升11.37％.
文献关键词：
答案句抽取;机器阅读理解;问答题;自然语言处理
中图分类号：
作者姓名：
贺文静;张虎
作者机构：
山西大学计算机与信息技术学院,山西太原030006
文献出处：
引用格式：
[1]贺文静;张虎-.面向多段落高考阅读理解的答案句抽取方法)[J].软件导刊,2022(08):1-6
A类：
答案句抽取
B类：
多段,段落,高考阅读理解,试题,语言复杂度,自动答题,机器阅读理解,问答题,重要题型,阅读材料,抽取式,常远,筛选器,落进,数据增强,增强方法,充数,召回率,基线模型,RoBERTa,自然语言处理
AB值：
0.306535
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