[发明专利]一种机器阅读理解方法有效
| 申请号： | 201910887852.X | 申请日： | 2019-09-19 |
| 公开（公告）号： | CN110619123B | 公开（公告）日： | 2021-01-26 |
| 发明（设计）人： | 李建平;顾小丰;胡健;孙睿男;冯文婷;李顺利;蒋胜 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F40/30 | 分类号： | G06F40/30;G06F40/126;G06F16/35 |
| 代理公司： | 成都正华专利代理事务所(普通合伙) 51229 | 代理人： | 陈选中 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种机器阅读理解方法，其包括以下步骤：S1、得到问题和文章的字符级表示向量；S2、得到编码后的问题向量和文章向量；S3、得到双向注意力模型的输出P1和共同注意力模型的输出P2；S4、得到聚合后的向量P3；S5、得到文本编码向量P4；S6、获取文章内部单词之间的全局交互信息；S7、获取使用自注意力模型后的文本向量P5；S8、根据P4和P5得到聚合后的数据P6；S9、根据P6和P得到文章的上下文语境向量；S10、根据文章的上下文语境向量和编码后的问题向量预测答案位置，完成机器阅读理解。本发明可快速进行文章阅读理解，并从文章中给出问题的答案。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 机器 阅读 理解 方法 | ||
【主权项】：
1.一种机器阅读理解方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、分别对问题和文章进行编码，分别得到问题和文章的字符级表示向量；/nS2、将问题和文章的字符级表示向量进行编码，分别得到编码后的问题向量和文章向量；/nS3、将编码后的文章向量输入双向注意力模型，将编码后的问题向量输入共同注意力模型，分别得到双向注意力模型的输出P1和共同注意力模型的输出P2；/nS4、根据聚合机制将双向注意力模型的输出P1和共同注意力模型的输出P2进行聚合，得到聚合后的向量P3；/nS5、将聚合后的向量P3与编码前的文章向量P进行聚合，得到文本编码向量P4；/nS6、基于文本编码向量P4，根据自注意力模型获取文章内部单词之间的全局交互信息；/nS7、根据全局交互信息和文本编码向量P4获取使用自注意力模型后的文本向量P5；/nS8、根据聚合函数将文本编码向量P4和使用自注意力模型后的文本向量P5进行聚合，得到聚合后的数据P6；/nS9、将聚合后的数据P6与编码前的文字向量P进行拼接，并将拼接后的数据作为输入送入双向GRU网络中，将双向GRU网络的输出作为文章的上下文语境向量；/nS10、根据文章的上下文语境向量和编码后的问题向量分别预测文本中每一个位置是起始索引和结束索引的概率，将起始索引与结束索引概率最大的结果作为答案位置，完成机器阅读理解。/n
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