典型文献
基于深度交互融合网络的多跳机器阅读理解
文献摘要：
近年来,多跳机器阅读理解已经吸引了众多学者的关注,其要从多个文档中提取与问题相关的线索并回答问题.但很少有工作注重在段落选择时和回答问题时的多个段落之间的交互与融合,然而这对于多跳推理任务来说是至关重要的.因此,该文提出了一种针对多跳推理机器阅读理解的多段落深度交互融合的方法,首先从多个段落中筛选出与问题相关的段落,然后将得到的"黄金段落"输入到一个深度交互融合的网络中以聚集不同段落之间的信息,最终得到问题的答案.该文实验基于HotpotQA数据集,所提方法与基准模型相比,精确匹配(EM)提升18.5％,F1值提升18.47％.
文献关键词：
多跳推理;机器阅读理解;多段落融合
中图分类号：
作者姓名：
朱斯琪;过弋;王业相
作者机构：
华东理工大学 信息科学与工程学院,上海 200237;大数据流通与交易技术国家工程实验室-商业智能与可视化研究中心,上海 200237;上海大数据与互联网受众工程技术研究中心,上海 200072
文献出处：
引用格式：
[1]朱斯琪;过弋;王业相-.基于深度交互融合网络的多跳机器阅读理解)[J].中文信息学报,2022(05):67-75
A类：
多跳机器阅读理解,HotpotQA,多段落融合
B类：
深度交互,交互融合,融合网络,文档,答问,落选,择时,多跳推理,推理机,EM
AB值：
0.14699
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