【摘 要】
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机器阅读理解是自然语言处理中的一项重要而富有挑战性的任务。近年来,以BERT为代表的大规模预训练语言模型在此领域取得了显著的成功。但是,受限于序列模型的结构和规模,基
【基金项目】
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四川省科技计划项目(2020YFG0009)。
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机器阅读理解是自然语言处理中的一项重要而富有挑战性的任务。近年来,以BERT为代表的大规模预训练语言模型在此领域取得了显著的成功。但是,受限于序列模型的结构和规模,基于BERT的阅读理解模型在长距离和全局语义构建的能力有着显著缺陷,影响了其在阅读理解任务上的表现。针对这一问题,该文提出一种融合了序列和图结构的机器阅读理解的新模型。首先,提取文本中的命名实体,使用句子共现和滑动窗口共现两种方案构建命名实体共现图;基于空间的图卷积神经网络学习命名实体的嵌入表示;将通过图结构得到的实体嵌入表示融合到基于序列结构
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