%0 Journal Article
%T 一种应用于填空型阅读理解的句式注意力网络
%A 周澄睿
%A 薛瑶环
%A 邹依婷
%A 金轩城
%A 霍欢
%A 黄君扬
%J 中山大学学报（自然科学版）
%D 2019
%X 摘要 机器阅读理解是针对问题、文章、答案这个元组的建模问题,目的是根据问题中的关键词和关键词间的关系,给出问题答案.本文研究填空型阅读理解中候选答案与问题句式结构的对齐问题,提出一种基于注意力机制的序列学习模型,句式注意力网络SAN.首先,SAN的词嵌入层后添加一个前向GRU网络实现问题对文章句子的全局筛选,缩小候选文章内容范围.之后参照问题与文章句子的内容与结构确定答案,使用句式注意力结构对文章与问题进行实体对齐,再依据实体间的相似性获取问题答案.实验通过人工数据集Children′s BookTest进行验证,结果表明SAN模型回答问题的准确程度和速度都比AOA模型好
%K 机器阅读
%K 填空型理解
%K 句子筛选
%K 句式注意力
%U http://xwxt.sict.ac.cn/CN/abstract/abstract4859.shtml