【摘 要】
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在新冠疫情期间,将机器问答应用在政策咨询领域有助于各行业及时准确掌握相关政策.现有的抽取式机器阅读理解模型往往更适用于诸如实体类的短答案抽取,当面对长文档长答案的
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所中国科学院网络数据科学与技术重点实验室,北京100190;中国科学院大学,北京100049
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在新冠疫情期间,将机器问答应用在政策咨询领域有助于各行业及时准确掌握相关政策.现有的抽取式机器阅读理解模型往往更适用于诸如实体类的短答案抽取,当面对长文档长答案的政策型场景时,模型往往会遇到输入长度超越极限、长答案抽取不完整的挑战.然而对于抽取式阅读理解,答案内部冗长的内容相比于答案的边界对于答案的准确抽取并不是那么关键,为此,文章加强对答案边界的理解并忽略答案内部信息,提出了答案边界整合(BoundaryQA)框架,包括局部片段合并、全局边界重选以及结合局部和全局信息的跳跃式重阅读三种边界整合策略.为了验证框架的有效性,文章在真实的疫情政策问答数据上进行了实验,实验结果表明提出的整合策略不仅在总体的ROUGE-L上提升了 2.39％,尤其在长答案的ROUGE-L上有了明显的提升,最高达到5.12％.
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