【摘 要】
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观点型阅读理解旨在对于给定的问题和答案段落摘要,判断答案段落摘要相对于问题的观点倾向.现有基于神经网络的模型主要依靠精心设计的匹配网络来捕获各部分文本之间的关系,
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院,福建福州350116;福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室,福建福州350116;数字福建金融大数据研究所,福建 福州350116
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观点型阅读理解旨在对于给定的问题和答案段落摘要,判断答案段落摘要相对于问题的观点倾向.现有基于神经网络的模型主要依靠精心设计的匹配网络来捕获各部分文本之间的关系,往往只考虑单向的匹配关系或是采用单一的交互机制对各个文本对之间的关系进行建模,难以有效捕捉观点型问题中问题和答案段落摘要二者之间的潜在关系.为此,提出一种基于双重多路注意力的匹配方法.该方法对二元组从2个方向同时进行匹配,并采用多种注意力机制学习二者的协同注意力表示,通过双向多视角的交互为最后的观点推断提供更丰富的推理证据.在观点型阅读理解数据集DureaderOpinion上的实验表明,该方法相对于基准模型取得了更好的效果.
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