计算机工程与科学

作者：周展朝, 刘茂福, 胡慧君,

单位：（1.武汉科技大学计算机科学与技术学院，湖北 武汉 430065;2.智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室，湖北 武汉 430065）

关键词：机器阅读理解,推理,多跳问题,问题分解,

基金：国家社会科学基金（11&ZD189）；湖北省教育厅人文社会科学研究项目（17Y018）

多跳机器阅读理解是自然语言处理领域最困难的任务之一，需要在多个段落之间进行推理。多跳机器阅读理解任务中的复杂问题一般由多个简单问题融合而成，可以通过分解复杂问题使模型更好地理解问题。因此，针对复杂多跳问题，提出了一种基于问题分解的多跳阅读理解模型。该模型首先将多跳问题分解为多个单跳问题，然后利用单跳阅读理解模型对其进行求解。将问题分解视作一个阅读理解任务：多跳问题是问题分解的上下文，而包含问题答案的证据段落则是问题。阅读理解任务捕捉了多跳问题和证据段落之间的交互语义信息，可以指导多跳问题中单跳问题的抽取。所提模型的BLEU值和Rouge-L值分别为71.48%和79.29%。实验结果表明,该模型对多跳机器阅读理解是有效的。

来源：2022年第8期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

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