【摘 要】
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篇章标题选择类题目是高考语文阅读理解的题型之一,也是人工智能领域研究的课题之一。篇章标题选择类题目是给定一篇文章,一个问题和四个候选项,问题要求从候选项中选择一个
【机 构】
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山西大学计算机与信息技术学院;山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室;大数据挖掘与智能技术山西省协同创新中心;
【基金项目】
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国家863计划项目,项目名称:语言问题求解和答案生成关键技术及系统,(2015AA015407);国家自然科学基金项目(No.61373082);山西省回国留学人员科研资助项目(2013-015);山西省科技基础条件平台建设项目(2014091004-0103);中国民航大学信息安全测评中心开放课题基金项目(CAAC-ISECCA-201402)
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篇章标题选择类题目是高考语文阅读理解的题型之一,也是人工智能领域研究的课题之一。篇章标题选择类题目是给定一篇文章,一个问题和四个候选项,问题要求从候选项中选择一个最合适的答案作为文章的标题。针对该问题,本文构建了一个融合了卷积神经网络和循环神经网络的神经网络模型。该模型包含了卷积神经网络提取局部特征的特性,又集合了循环神经网络捕捉句子上下文之间的关联信息的特点,挖掘文章与标题之间的相关性,实现标题选择的功能。本文在高考语文阅读理解真题和测试题上进行了测试,验证了该方法的有效性。
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