基于深度学习的机器阅读理解

摘要：

阅读理解是考试中一个基本题型,其一般形式是给定一段文本,考生在阅读完文本后根据文本内容解答题目.如果机器也有阅读理解的能力,能帮助我们从众多的文本中找到我们需要的答案.近年来,深度学习发展迅猛并应用到机器阅读理解领域中,取得了很好的效果.本文首先阐述了机器阅读理解的基本概况,基于深度学习机器阅读理解模型的基本架构.然后介绍了基于深度学习的机器阅读理解研究现状,包括数据集和经典模型.

关键词：机器阅读理解、深度学习、自然语言处理

所属期刊栏目：15

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2019-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：203-204