[发明专利]基于深度学习的机器阅读理解数据集构建以及评估方法有效
| 申请号： | 201910375360.2 | 申请日： | 2019-05-07 |
| 公开（公告）号： | CN110162684B | 公开（公告）日： | 2021-06-25 |
| 发明（设计）人： | 王羽;葛唯益;姜晓夏 | 申请（专利权）人： | 中国电子科技集团公司第二十八研究所 |
| 主分类号： | G06F16/951 | 分类号： | G06F16/951;G06F16/332 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210007 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的机器阅读理解数据集构建以及评估方法，包括以下步骤：阶段1、原始数据集构建；阶段2、角色分配及标注审核；阶段3、数据集测试评估。本发明解决了在特定领域中基于深度学习的机器阅读理解缺乏数据集的问题，并且能够有效提高算法性能，更加贴近实用。经过本发明提供的数据集进行训练后可以让机器阅读理解文本，旨在颠覆以往特定领域依赖人工搜索和总结提炼答案的模式，大幅提升关键信息的获取效率。本发明能够通过高效以及可信的方式对数据集进行标注，保证数据集的正确性，适用于特定领域的机器阅读理解。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 机器 阅读 理解 数据 构建 以及 评估 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的机器阅读理解数据集构建以及评估方法，其特征在于，包括如下步骤：阶段1、原始数据集构建；阶段2、角色分配及标注审核；阶段3、数据集测试评估。
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