论文摘要
机器阅读理解目前是机器学习中的一项具有挑战性的任务,它的主要目标是提高计算机对文本的阅读理解水平。近年来,随着深度学习在机器阅读理解领域中的应用越来越多,机器的阅读理解水平也在迅速提高。论文针对机器在中文文章上的阅读理解,搭建了一种带有注意力机制的神经网络模型,并将其应用在中文上下文的阅读理解中,然后分析了模型对中文阅读理解实验结果的影响,以及注意力机制在不同类型的问题上的实验结果。实验结果表明,该模型在中文阅读理解中最终达到了65.253%的F1值和53.154%的匹配度。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 徐鹏飞,李晓戈
关键词: 深度学习,词向量,机器阅读,注意力机制,长短时记忆网络
来源: 计算机与数字工程 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技
专业: 计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 西安邮电大学计算机学院
分类号: TP391.1;TP18
页码: 3126-3131
总页数: 6
文件大小: 1729K
下载量: 231
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