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题名文本问答中基于双向叠加注意力的证据区间预测
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作者
吐尔地·托合提
罗长虹
艾斯卡尔·艾木都拉
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机构
新疆大学计算机科学与技术学院(网络空间安全学院)
新疆多语种信息技术重点实验室
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出处
《计算机工程与科学》
北大核心
2025年第8期1470-1482,共13页
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基金
国家自然科学基金(62166042,U2003207)
国防科技基金加强计划(2021-JCJQ-JJ-0059)
新疆维吾尔自治区自然科学基金(2021D01C076)。
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文摘
文本问答通常仅依靠文本与问题的单向匹配关系来定位证据区间并作答,在面临远端干扰及多处答案词等语义困难时难以捕捉精短证据区间。针对此问题,提出一种基于双向叠加注意力机制的证据区间预测模型ESP-BSA。首先,将问题与文本进行交叉匹配来丰富隐式交互的文本语义;其次,根据证据分布互异性设计软证据标签对来表示前向和后向证据得分;最后,对序列中每个位置的证据得分双向叠加以获得更符合上下文语境要求的证据区间。实验结果表明,所提方法在Span-F1,Span-EM等评价指标上较基线模型有所提升,证实了其在复杂语境中能够有效提高证据区间预测精确度和问答准确性。
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关键词
文本问答
证据区间
注意力机制
双向叠加
软证据标签
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Keywords
document-based question answering(dbqa)
evidence span
attention mechanism
bidirectional superposition
soft evidence label
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分类号
TP391.43
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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