面向机器阅读理解的语句填补答案选择方法

摘要：

语句填补类选择题是高考语文阅读理解中题型之一,是自然语言处理研究的热点,其中题干信息和答案的关系非常隐蔽,无法从篇章中直接选出答案.为此,针对语句填补选择题提出基于长短时记忆网络模型的语句填补答案选择方法.使用神经网络中的LSTM模型对篇章中每个句子和选项进行分布式表示,通过向量直接拼接和按位相乘融合篇章和选项之间的语义信息,实现对语句填补类选择题的解答.在新闻语料和全国各省近10年高考题和模拟题上的实验结果,验证了该方法的有效性.

关键词：机器阅读理解、神经网络、语句填补、分布式语句表示、答案选择

所属期刊栏目：44

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家高技术研究发展计划项目2015AA015407;国家自然科学基金61772324,61673248

在线出版日期：2018-11-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：183-187,192