阅读理解中观点类问题的扩展研究

在高考语文阅读理解中,观点类问题中的观点表达较为抽象,为了从阅读材料中获取与问题相关的答案信息,需要对问题中的抽象词语进行扩展,达到扩展观点类问题的目的。该文提出了基于多任务层级长短时记忆网络(Multi-HLSTM)的问题扩展建模方法。首先将阅读材料与问题进行交互注意,同时建模问题预测和答案预测两个任务,使模型对问题进一步扩展。最后将扩展后的问题与原问题同时应用于问题的答案候选句抽取中。通过在高考语文观点类的真题、模拟题以及DuReader的描述观点类数据集上进行实验,验证了本文的问题扩展模型对答案候选句的抽取性能具有一定的提升作用。     

基于标签增强的机器阅读理解模型

抽取式问答中已有模型仅建模答案的边界,忽视人的潜在标注过程,导致模型仅学习到表面特征,影响泛化能力.因此,文中提出基于标签增强的机器阅读理解模型(LE-Reader),模拟人的标注过程.LE-Reader模型同时建模答案所在句子、答案内容和答案边界.根据用户标注的答案边界推断正确答案的句子和答案内容作为标签,监督模型的学习过程.通过多任务学习的方式融合3个损失函数.预测时融合3种建模结果,确定最终答案,提高模型的泛化性能.在SQuAD数据集上的实验验证LE-Reader的有效性.     

基于物体间支撑语义关系的室内场景彩色深度图像分割

场景理解是智能自主机器人领域的一个重要研究方向,而图像分割是场景理解的基础.但是,不完备的训练数据集,以及真实环境中的罕见情形,会导致在图像分割时存在先验知识不完备的情况,进而影响图像分割的效果.因此,提出在彩色深度(RGB–D)图像上使用抽象的支撑语义关系来解决多样的物体形态所面对的先验知识不完备问题.在先验知识不完备情况下,针对自底向上的图像分割过程中被过度分割出的物体块,首先对物体块间的支撑语义关系进行建模并计算其支撑概率,然后构造能够度量场景总体稳定性的能量函数,最后通过Swendsen-Wang割(SWC)随机图分割算法最小化该能量函数的值,将物体块间的支撑概率转化为强支撑语义关系并完成物体块合并,实现先验知识不完备情况下的图像分割.实验结果证明,结合支撑语义关系的图像分割能够在先验知识不完备的情况下,将同一物体被过度分割的部分重新合并起来,从而提升了图像分割的准确性.     

面向高考语文阅读理解的篇章标题选择研究

高考语文阅读理解篇章标题选择题要求机器根据对篇章内容的理解,从多个候选项中选取能够准确恰当的概括表达篇章内容的选项。标题往往是高度凝练且能准确表达文意、结构鲜明的词串。因此,如何对篇章内容进行归纳概括、对标题结构进行梳理和分析是解答篇章标题选择题的关键。针对该问题,提出了标题与篇章要点相关性分析模型。该模型通过分析标题与篇章要点的相关性,构建了基于标题和篇章要点的相关度矩阵。在此基础上融入标题结构特征,选取与篇章最相关的标题。在全国近10年高考真题和测试题上进行实验,验证了该方法的有效性。     

面向阅读理解的多对一中文文本蕴含问题研究

机器阅读理解作为一种微阅读模式近年来在自动问答领域受到广泛关注,针对机器阅读理解中多对一的文本蕴含问题,该文首先构造了8 000级别的多句—单句中文文本蕴含语料M2OCTE,其次采用了层级神经网络模型,有效融合多个句子之间的语义信息,将多对一的蕴含对表达成统一的形式,实现端到端的输出。该方法在高考现代文阅读理解蕴含数据集上的准确率为58.92%,比将多句—单句的文本蕴含转换为单句—单句之后进行处理的准确率要高。同时也在英文数据集上进行了测试,实验结果验证了该方法的有效性。     

基于词语关联的散文阅读理解问题答案获取方法

高考语文阅读理解问答题中的提问方式复杂多样,使用的词语语义抽象,而相关阅读材料的内容表达丰富和含蓄,造成问题中的词语与阅读材料中词语存在一定的语义鸿沟。为了解决这一问题,该文对词语关联进行相关研究。首先利用LDA主题聚类方法,将同一主题类的词语进行聚类,根据各类词语的词性、词频特征,筛选与主题相关联的词语,再利用Word2Vec的语义相似度计算,将每一个主题关联的词语扩展,获得与主题词语义关联的词语。最后,将所提出的方法应用于近12年北京高考题和模拟题的散文抽取类问答题解答中,实验结果表明该方法优于传统的词语扩展方法。     

基于BiDAF多文档重排序的阅读理解模型

随着互联网的兴起和发展,数据规模急速增长,如何利用机器阅读理解技术对海量的非结构化数据进行解析,从而帮助用户快速、准确地查找到满意答案,是目前自然语言理解领域中的一个热门课题。该文通过对机器阅读理解中的深度神经网络模型进行研究,构建了RBiDAF模型。首先,通过对DuReader数据集进行数据探索,并对数据进行预处理,从中提取出有利于模型训练的特征。其次在BiDAF模型的基础上提出了基于多文档重排序的RBiDAF机器阅读理解模型,该模型在BiDAF模型四层网络框架的基础上添加了ParaRanking层。其中在ParaRanking层,该文提出了多特征融合的ParaRanking算法,此外在答案预测层,提出了基于先验知识的多答案交叉验证算法,进而对答案进行综合预测。在“2018机器阅读理解技术竞赛”的最终评测中,该模型表现出了不错的效果。     

基于自注意力机制的阅读理解模型

机器阅读理解是自然语言处理领域一项得到广泛关注与研究的任务。该文针对中文机器阅读理解数据集DuReader,分析其数据集的特点及难点,设计了一种基于循环神经网络和自注意力机制的抽取式模型Mixed Model。通过设计段落融合等策略,该文提出的模型在DuReader测试集上达到了54.2的Rouge-L得分和49.14的Bleu-4得分。     

结合句法特征和卷积神经网络的多意图识别模型

短文本的多意图识别是口语理解（SLU）中的难题,因短文本的特征稀疏、字数少但包含信息量大,在分类问题中难以提取其有效特征。为解决该问题,将句法特征和卷积神经网络（CNN）进行结合,提出一种多意图识别模型。首先,将句子进行依存句法分析以确定是否包含多意图;然后,利用词频-逆文档频率（TF-IDF）和训练好的词向量计算距离矩阵,以确定意图的个数;其次,把该距离矩阵作为CNN模型的输入,进行意图分类;最后,判断每个意图的情感极性,计算用户的真实意图。采用现有的智能客服系统的真实数据进行实验,实验结果表明,结合句法特征的CNN模型在10个意图上的单分类精准率达到93.5%,比未结合句法特征的CNN模型高1.4个百分点;而在多意图识别上,精准率比其他模型提高约30个百分点。     

汉语阅读理解中词义判断题的解答研究

阅读理解任务是在给定的单篇文本上,要求计算机根据文本的内容对相应的问题作出回答。以北京语文高考阅读理解为背景,对其中的词义判断题进行了分析与研究,提出了一个基于支持度计算的解答框架,并尝试使用语言模型、点互信息与句子相似度3种方法来计算支持度。通过实验验证,3种方法在真实数据集和自动构造的数据集上均有一定成效。其中,基于点互信息的支持度计算方法在真实数据集上表现最好,获得了75%的选项正确率。