%0 Journal Article
%T 基于多段落排序的机器阅读理解研究
%A 郭雅志
%A 万静
%J 北京化工大学学报(自然科学版)
%D 2019
%R 10.13543/j.bhxbzr.2019.03.014
%X 针对多段落的机器阅读理解问题，在双向注意力流（BiDAF）模型的基础上，结合双向长短期记忆网络（BiLSTM）和self-attention机制构建了多段落排序BiDAF（PR-BiDAF）模型，利用该模型定位答案所在的段落，然后在预测段落中寻找最终答案的始末位置。实验结果表明，相较于BiDAF模型，本文提出的PR-BiDAF模型的段落选择正确率、BLEU4指标及ROUGE-L指标分别提高了约13%、6%和4%。
%K 机器阅读理解
%K 双向注意力流(BiDAF)模型
%K self-attention机制
%U http://www.journal.buct.edu.cn/CN/abstract/abstract15813.shtml