基于抽取式机器阅读理解的多文件汇编问答技术研究

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中文摘要：研究一种基于抽取式机器阅读理解的多文件汇编问答技术,解决当前多文件问答系统中存在的生成答案可信度不足、处理文件能力有限、计算复杂度高等问题.通过滑动窗口切分保留文本块上下文信息,采用BM25算法计算特征向量并持久化存储于分布式数据库,结合抽取式机器阅读理解模型进行问答.实验结果表明,该方法显著提高了问答的准确率,多文件汇编问答技术为高效、准确的信息检索与问答提供了新途径.

作者：

秦春凯、冯延钊、陈瑞恒、刘珊、徐畅

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作者单位：

中国移动山东公司中移齐鲁创新院分公司,山东济南 250001

中国移动山东公司,山东济南 250001

关键词：

多文件汇编问答抽取式机器阅读理解

出版年：

2024

山东通信技术

山东通信学会

山东通信技术

影响因子：0.14

ISSN：

年,卷(期)：2024.44(3)