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外部注意力增强语义交互的阅读理解模型
1
作者
吴迪
马超
段晓旋
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第7期2097-2103,共7页
针对传统抽取式阅读理解模型未充分考虑问答样本之间潜在相关性的问题,通过RoBERTa对问题与段落进行编码,利用外部注意力Exatt增强语义交互层特征获取能力,提出外部注意力增强语义交互的阅读理解模型,捕获问题与段落中蕴涵的语义特征和...
针对传统抽取式阅读理解模型未充分考虑问答样本之间潜在相关性的问题,通过RoBERTa对问题与段落进行编码,利用外部注意力Exatt增强语义交互层特征获取能力,提出外部注意力增强语义交互的阅读理解模型,捕获问题与段落中蕴涵的语义特征和不同问答样本之间的潜在相关性。实验结果表明,在CMRC2018和构建的电力安规问答数据集上,在评价指标EM和F1两方面,该方法较基线模型分别最高提高了0.737%和2.556%。
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关键词
电力安规
抽取式机器阅读理解
预训练模型
问答样本
潜在相关性
外部注意力
语义交互
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职称材料
题名
外部注意力增强语义交互的阅读理解模型
1
作者
吴迪
马超
段晓旋
机构
河北工程大学信息与电气工程学院
中共邢台市委中共邢台市委办公室
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第7期2097-2103,共7页
基金
国网电网有限公司科技指南基金项目(5600-202019167A-0-0-00)
河北省自然科学基金项目(F2020402003)。
文摘
针对传统抽取式阅读理解模型未充分考虑问答样本之间潜在相关性的问题,通过RoBERTa对问题与段落进行编码,利用外部注意力Exatt增强语义交互层特征获取能力,提出外部注意力增强语义交互的阅读理解模型,捕获问题与段落中蕴涵的语义特征和不同问答样本之间的潜在相关性。实验结果表明,在CMRC2018和构建的电力安规问答数据集上,在评价指标EM和F1两方面,该方法较基线模型分别最高提高了0.737%和2.556%。
关键词
电力安规
抽取式机器阅读理解
预训练模型
问答样本
潜在相关性
外部注意力
语义交互
Keywords
power safety
abstract machine reading comprehension
pre-training model
Q&A samples
potential relevance
external attention
semantic interaction
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
外部注意力增强语义交互的阅读理解模型
吴迪
马超
段晓旋
《计算机工程与设计》
北大核心
2024
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