文本理解當(dāng)前是自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域極具挑戰(zhàn)性的任務(wù),其關(guān)鍵目標(biāo)是使得機(jī)器具備類(lèi)似于人的閱讀能力,讓機(jī)器算法模型在理解文本內(nèi)容的基礎(chǔ)上,正確給出與文本內(nèi)容相關(guān)的問(wèn)題的答案。對(duì)于文本內(nèi)容的理解能力的提升,將會(huì)對(duì)于信息檢索、對(duì)話(huà)系統(tǒng)、智能客服等應(yīng)用領(lǐng)域有關(guān)鍵性意義。文本理解技術(shù)的發(fā)展成熟,將會(huì)徹底改變?nèi)藱C(jī)交互的體驗(yàn),實(shí)現(xiàn)真正意義的智能化。相比于選擇填空型文本理解任務(wù),片段抽取型的文本理解任務(wù)更具有挑戰(zhàn)性和代表性,目前正在受到越來(lái)越多的重視。本文契合當(dāng)前的研究潮流,也以片段抽取型的文本理解任務(wù)作為研究重點(diǎn),探索文本理解領(lǐng)域的新技術(shù)和新方法。當(dāng)前的大規(guī)模文本理解任務(wù)數(shù)據(jù)集使得構(gòu)建復(fù)雜的深層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型成為可能,本文將采用深度學(xué)習(xí)方法,構(gòu)建文本理解任務(wù)模型對(duì)原文、問(wèn)題進(jìn)行抽象表示并預(yù)測(cè)對(duì)應(yīng)的答案。當(dāng)前的文本理解模型主要關(guān)注于詞維度的語(yǔ)義匹配,返回原文中與提問(wèn)內(nèi)容語(yǔ)義相關(guān)性最大的部分作為答案。這種策略一般情況下能夠正確回答提問(wèn),但是由于沒(méi)有考慮提問(wèn)句子的整體語(yǔ)義,可能導(dǎo)致模型不能理解真正的提問(wèn)意圖,最后返回錯(cuò)誤的答案,即與提問(wèn)句子中某部分內(nèi)容相關(guān)性最大的原文片段并非是整個(gè)提問(wèn)句子的答案。本文提出了提...

【文章頁(yè)數(shù)】：79 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
符號(hào)對(duì)照表
第一章 緒論
    1.1 課題背景及研究目的和意義
        1.1.1 課題背景
        1.1.2 課題研究的目的和意義
    1.2 當(dāng)前研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究?jī)?nèi)容
    1.4 本文內(nèi)容安排
第二章 自動(dòng)問(wèn)答相關(guān)技術(shù)
    2.1 自動(dòng)問(wèn)答算法介紹
    2.2 Match-LSTM模型
    2.3 DCN模型
    2.4 BiDAF模型
    2.5 ELMo模型
    2.6 算法策略總結(jié)
    2.7 本章小結(jié)
第三章 Summarization-Filter模型
    3.1 基于關(guān)注提問(wèn)語(yǔ)句整體語(yǔ)義的提升策略
    3.2 模型整體結(jié)構(gòu)
        3.2.1 輸入層
        3.2.2 交互層
        3.2.3 輸出層
    3.3 Summarization層與Filter層
        3.3.1 Summarization 層
        3.3.2 Filter層
    3.4 Multihops
    3.5 本章小結(jié)
第四章 算法模型實(shí)現(xiàn)與驗(yàn)證
    4.1 模型實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)
        4.1.1 數(shù)據(jù)處理
        4.1.2 模型實(shí)現(xiàn)
        4.1.3 模型輸出數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
    4.2 數(shù)據(jù)集簡(jiǎn)介
    4.3 模型訓(xùn)練與測(cè)試
        4.3.1 模型超參數(shù)設(shè)置
        4.3.2 模型測(cè)試
    4.4 模型分析
        4.4.1 Summarization層結(jié)構(gòu)分析
        4.4.2 Filter層結(jié)構(gòu)分析
        4.4.3 時(shí)間空間開(kāi)銷(xiāo)分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 原型系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    5.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
        5.1.1 數(shù)據(jù)解析模塊
        5.1.2 系統(tǒng)展示模塊
    5.2 系統(tǒng)部署環(huán)境配置
        5.2.1 硬件環(huán)境
        5.2.2 軟件環(huán)境
    5.3 系統(tǒng)前端展示
    5.4 模型指標(biāo)分析
    5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
附錄A 縮略語(yǔ)表
致謝
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本文編號(hào)：3975144