【摘 要】
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机器阅读理解是基于给定文本,自动回答与文本内容相关的问题。针对此任务,学术界与工业界提出多个数据集与模型,促使阅读理解取得了一定的进步,但提出的模型大多只是针对某一
【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
【基金项目】
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国家重点研发计划重点专项项目(2018YFB1005103),国家自然科学基金(61673248),山西省研究生联合培养基地人才培养项目(2018JD02)
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机器阅读理解是基于给定文本,自动回答与文本内容相关的问题。针对此任务,学术界与工业界提出多个数据集与模型,促使阅读理解取得了一定的进步,但提出的模型大多只是针对某一类问题,不能满足现实世界问题多样性的需求。因此,该文针对阅读理解中问题类型多样性的解答展开研究,提出一种基于Bert的多任务阅读理解模型,利用注意力机制获得丰富的问题与篇章的表示,并对问题进行分类,然后将分类结果用于任务解答,实现问题的多样性解答。该文在中文公共阅读理解数据集CAIL2019-CJRC上对所提模型进行了实验,结果表明,系统取得了
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