文献类型：期刊文章

作　　者：吕文蓉[1] 郭泽晨[1] 马宁[1]

LV Wen-rong;GUO Ze-chen;MA Ning(Key Lab of National Language Intelligent Processing,Lanzhou,Gansu Province 730030,China)

机构地区：[1]中国民族信息技术研究院中国民族语言文字信息技术重点实验室,甘肃兰州730030

出　　处：《西北民族大学学报（自然科学版）》

基　　金：甘肃省自然科学基金项目(21JR1RA196)。

年　　份：2022

卷　　号：43

期　　号：1

起止页码：17-25

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：机器阅读理解是利用算法让计算机理解文章语义并回答用户提出的问题,同时可以衡量机器对自然语言理解的能力.以机器阅读理解的技术与应用场景为研究目标,完成机器阅读理解任务的定义,并概述该任务在国内外的研究现状.文章首先对当前机器阅读理解任务所采用深度学习模型进行研究,具体包括注意力机制模型、预训练模型和推理模型,从而进一步梳理机器阅读理解任务可用的四类数据集以及模型训练后的评估方法,以期为机器阅读理解的新技术开发与应用提供参考.

关 键 词：机器阅读理解  注意力机制  预训练模型  深度学习  

分 类 号：TP301.2]