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基于CoBERT-BiGRU的对话式机器阅读理解

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基于现有模型不能有效处理多轮对话历史的不足,提出了CoBERT-BiGRU(concat bidirectional encoder representation from transformers-bidirectional gate recurrent unit)模型.对文章中的对话历史进行标记,将不同标记的文章及问题输入CoBERT模型,得到多个序列的向量化表示;通过历史注意力网络把多个结果融合成一个序列的向量化表示;将融合后的结果输入BiGRU,对答案及对话行为进行推理预测.真实数据集上的实验结果表明,CoBERT-BiGRU模型能够有效处理多轮对话历史,与基准模型和在该数据集上已公开的部分模型相比,HEQ-Q、HEQ-D和F1值都有提升.
Conversational machine reading comprehension based on CoBERT-BiGRU

陈亮、褚燕华、王丽颖、张晓琳、刘海佳

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内蒙古科技大学 信息工程学院,内蒙古 包头014010

机器阅读理解 BERT 对话问答 双向门控循环单元

国家自然科学基金

61562065

2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2020.11.0368

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2021.38(7)
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