基于深度学习的机器阅读理解方法、系统、设备及介质
授权
摘要

本发明公开了一种基于深度学习的机器阅读理解方法、系统、设备及介质,所述方法包括:构建问题分类模型﹑支持句查找模型和答案确定模型;将目标问题输入问题分类模型,通过问题分类模型进行预测,输出得到目标问题类型;将目标问题和一篇待阅读理解文章输入支持句查找模型,通过支持句查找模型进行预测,输出得到与目标问题答案相关的支持句序列;将目标问题、与目标问题类型对应的答案类型以及与目标问题答案相关的支持句序列输入答案确定模型,通过答案确定模型进行预测,输出得到目标问题的答案。本发明适用于英文机器阅读理解任务,能够有效处理文章段落较多、需要在多段中进行推理才能获得答案的情况,提高机器阅读理解的准确性。

基本信息
专利标题 :
基于深度学习的机器阅读理解方法、系统、设备及介质
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN110688491A
申请号 :
CN201910908549.3
公开(公告)日 :
2020-01-14
申请日 :
2019-09-25
授权号 :
CN110688491B
授权日 :
2022-05-10
发明人 :
刘波付伟
申请人 :
暨南大学
申请人地址 :
广东省广州市天河区黄埔大道西601号
代理机构 :
广州市华学知识产权代理有限公司
代理人 :
李君
优先权 :
CN201910908549.3
主分类号 :
G06F16/36
IPC分类号 :
G06F16/36  G06F16/35  
相关图片
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/36
••语义工具的产生,例如,本体论或词典
法律状态
2022-05-10 :
授权
2020-02-11 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/36
申请日 : 20190925
2020-01-14 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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