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多跳机器阅读理解研究进展
被引量：
4
1
作者
苏珂
黄瑞阳
+2 位作者
张建朋
余诗媛
胡楠
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第9期1-17,共17页
与常规的单跳机器阅读理解相比,多跳机器阅读理解(MHMRC)需要在多个相关文档段落中进行多跳推理以实现对复杂问题的理解和回答,其更接近于人类的语言推理能力,具有广阔的应用前景但也极具挑战性。阐述MHMRC的研究背景,将现有方法根据适...
与常规的单跳机器阅读理解相比,多跳机器阅读理解(MHMRC)需要在多个相关文档段落中进行多跳推理以实现对复杂问题的理解和回答,其更接近于人类的语言推理能力,具有广阔的应用前景但也极具挑战性。阐述MHMRC的研究背景,将现有方法根据适用场景分为封闭集合问答和开放域问答两类,主要包括基于问题分解的方法、基于图神经网络的方法、改进检索的方法、基于推理路径的方法等,分别从模型架构、特点、优劣等方面进行分析。介绍用于多跳推理的非结构化文本数据集和评测指标,对比各模型的性能表现。在此基础上,分析目前MHMRC研究的热点与难点,指出未来发展方向。
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关键词
机器
阅读
理解
多跳机器阅读理解
问题分解
图神经网络
开放域问答
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职称材料
TransformerG:基于层级图结构与文本注意力机制的法律文本多跳阅读理解
被引量：
4
2
作者
朱斯琪
过弋
+3 位作者
王业相
余军
汤奇峰
邵志清
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2022年第11期148-155,168,共9页
该文针对Cail2020法律多跳机器阅读理解数据集进行研究,提出了TransformerG,一个基于不同层级的实体图结构与文本信息的注意力机制融合的多跳阅读理解模型。该模型有效地结合了段落中问题节点、问题的实体节点、句子节点、句中的实体节...
该文针对Cail2020法律多跳机器阅读理解数据集进行研究,提出了TransformerG,一个基于不同层级的实体图结构与文本信息的注意力机制融合的多跳阅读理解模型。该模型有效地结合了段落中问题节点、问题的实体节点、句子节点、句中的实体节点的特征与文本信息的特征,从而预测答案片段。此外,该文提出了一种句子级滑动窗口的方法,有效解决在预训练模型中文本过长导致的截断问题。利用TransformerG模型参加中国中文信息学会计算语言学专委会(CIPS-CL)和最高人民法院信息中心举办的“中国法研杯”司法人工智能挑战赛机器阅读理解赛道,取得了第2名的成绩。
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关键词
层级图结构
多跳机器阅读理解
法研杯
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职称材料
题名
多跳机器阅读理解研究进展
被引量：
4
1
作者
苏珂
黄瑞阳
张建朋
余诗媛
胡楠
机构
郑州大学软件学院
国家数字交换系统工程技术研究中心
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第9期1-17,共17页
基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(62002384)
中国博士后科学基金面上项目(47698)
郑州市协同创新重大专项(162/32410218)。
文摘
与常规的单跳机器阅读理解相比,多跳机器阅读理解(MHMRC)需要在多个相关文档段落中进行多跳推理以实现对复杂问题的理解和回答,其更接近于人类的语言推理能力,具有广阔的应用前景但也极具挑战性。阐述MHMRC的研究背景,将现有方法根据适用场景分为封闭集合问答和开放域问答两类,主要包括基于问题分解的方法、基于图神经网络的方法、改进检索的方法、基于推理路径的方法等,分别从模型架构、特点、优劣等方面进行分析。介绍用于多跳推理的非结构化文本数据集和评测指标,对比各模型的性能表现。在此基础上,分析目前MHMRC研究的热点与难点,指出未来发展方向。
关键词
机器
阅读
理解
多跳机器阅读理解
问题分解
图神经网络
开放域问答
Keywords
Machine Reading Comprehension(MRC)
Multi-Hop MRC(MHMRC)
question decomposition
Graph Neural Network(GNN)
Open-domain Question Answering(OpenQA)
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
TransformerG:基于层级图结构与文本注意力机制的法律文本多跳阅读理解
被引量：
4
2
作者
朱斯琪
过弋
王业相
余军
汤奇峰
邵志清
机构
华东理工大学信息科学与工程学院
大数据流通与交易技术国家工程实验室商业智能与可视化研究中心
上海大数据与互联网受众工程技术研究中心
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2022年第11期148-155,168,共9页
基金
上海市科学技术委员会科研计划项目(22DZ1204903,22511104800)。
文摘
该文针对Cail2020法律多跳机器阅读理解数据集进行研究,提出了TransformerG,一个基于不同层级的实体图结构与文本信息的注意力机制融合的多跳阅读理解模型。该模型有效地结合了段落中问题节点、问题的实体节点、句子节点、句中的实体节点的特征与文本信息的特征,从而预测答案片段。此外,该文提出了一种句子级滑动窗口的方法,有效解决在预训练模型中文本过长导致的截断问题。利用TransformerG模型参加中国中文信息学会计算语言学专委会(CIPS-CL)和最高人民法院信息中心举办的“中国法研杯”司法人工智能挑战赛机器阅读理解赛道,取得了第2名的成绩。
关键词
层级图结构
多跳机器阅读理解
法研杯
Keywords
hierarchical graph structure
multi-hop machine reading comprehension
Cail2020
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
多跳机器阅读理解研究进展
苏珂
黄瑞阳
张建朋
余诗媛
胡楠
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021
4
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职称材料
2
TransformerG:基于层级图结构与文本注意力机制的法律文本多跳阅读理解
朱斯琪
过弋
王业相
余军
汤奇峰
邵志清
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2022
4
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