面向自动问答的机器阅读理解综述

摘要：

人工智能正在深彻地变革各个行业.AI与教育的结合加速推动教育的结构性变革,正在将传统教育转变为智适应教育.基于深度学习的自动问答系统不仅可帮助学生实时解答疑惑、获取知识,还可以快速获取学生行为数据,加速教育的个性化和智能化.机器阅读理解是自动问答系统的核心模块,是理解学生问题,理解文档内容,快速获取知识的重要技术.在过去的几年里,随着深度学习复兴以及大规模机器阅读数据集的公开,各种各样的基于神经网络的机器阅读模型不断涌现.这篇综述主要讲述3方面的内容:介绍机器阅读理解的定义与发展历程;分析神经机器阅读模型之间的优点及不足;总结机器阅读领域的公开数据集以及评价方法.

关键词：人工智能、智适应教育、深度学习、机器阅读理解

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金U1711262,11501204

在线出版日期：2019-11-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共17页

页码：36-52