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MRC模型在责任人抽取问题上的应用与研究
1
作者
林震亚
《长江信息通信》
2021年第6期52-55,59,共5页
针对责任人抽取任务存在类别不平衡、样本量小、数据分布不一致、段落过长的问题,文章提出了结合条件随机场(CRF)以及词注意力机制的混合机器阅读理解(MRC)模型,该模型具备传统MRC模型的优点,可以通过设计多个query解决单个模型抽取重...
针对责任人抽取任务存在类别不平衡、样本量小、数据分布不一致、段落过长的问题,文章提出了结合条件随机场(CRF)以及词注意力机制的混合机器阅读理解(MRC)模型,该模型具备传统MRC模型的优点,可以通过设计多个query解决单个模型抽取重叠词的问题,同时也可通过加入相关query扩充数据集提升模型鲁棒稳定性。研究表明,所提出的混合MRC模型在采用适当策略下可大幅提升责任人抽取任务结果。该模型也可推广到其它要素抽取任务中。
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关键词
要素抽取
阅读理解
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责任人抽取
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题名
MRC模型在责任人抽取问题上的应用与研究
1
作者
林震亚
机构
深圳平安综合金融服务有限公司上海分公司
出处
《长江信息通信》
2021年第6期52-55,59,共5页
文摘
针对责任人抽取任务存在类别不平衡、样本量小、数据分布不一致、段落过长的问题,文章提出了结合条件随机场(CRF)以及词注意力机制的混合机器阅读理解(MRC)模型,该模型具备传统MRC模型的优点,可以通过设计多个query解决单个模型抽取重叠词的问题,同时也可通过加入相关query扩充数据集提升模型鲁棒稳定性。研究表明,所提出的混合MRC模型在采用适当策略下可大幅提升责任人抽取任务结果。该模型也可推广到其它要素抽取任务中。
关键词
要素抽取
阅读理解
序列标注
责任人抽取
长文本
Keywords
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responsible person extraction
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分类号
TN914 [电子电信—通信与信息系统]
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作者
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1
MRC模型在责任人抽取问题上的应用与研究
林震亚
《长江信息通信》
2021
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