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申请/专利权人：胡昌然
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种机器阅读理解方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。通过本发明创造，提供了一种基于序列标注模型实现机器阅读理解的新方案，即在获取包含有一条问题信息和至少一条回帖信息的问题‑回帖对后，可全面利用所有回帖信息进行机器阅读理解，避免出现信息局限性，同时还能确定多个答案信息，使得答案具有多样性，并还可以将至少两个回帖信息组合成一个答案信息，进而大大提升了在机器阅读理解技术中的人工智能化程度，便于实际应用和推广。特别适用于集成在搜索引擎上，以便帮助用户节省大量阅读网页信息的时间，以及进一步帮助程序开发者提高工作效率。
主权项：1.一种机器阅读理解方法，其特征在于，包括：获取问题-回帖对，其中，所述问题-回帖对包含有一条问题信息和多条回帖信息；针对所述问题信息以及所述多条回帖信息中的各条回帖信息，分别进行分词处理，得到对应的词组；根据分词所得的所有词组，聚合得到一个词元素序列，其中，所述词元素序列在信息维度上依次排列有与所述问题信息对应的问题词组和与所述各条回帖信息一一对应的回帖词组，并在每个所述回帖词组中添加有一个用于与对应回帖信息绑定的第一标记词元素，以及还在所述问题词组与首个回帖词组之间添加用于指示该问题词组中词元素结束的第三标记词元素；将所述词元素序列输入已完成机器学习训练的且具有答案位置分类功能的序列标注模型中，以便通过所述序列标注模型输出对所有所述第一标记词元素进行标注的分类标签，其中，所述序列标注模型采用RoBERTa模型，所述分类标签为答案起始位置标签、答案中间位置标签或非答案位置标签；根据所述序列标注模型的输出结果，将与分类标签包含有所述答案起始位置标签和所述答案中间位置标签的至少两个第一标记词元素对应的至少两个回帖信息，确定为与所述问题信息对应的答案信息，其中，所述至少两个回帖信息的回帖词组在所述词元素序列中是连续排序的。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 胡昌然 一种机器阅读理解方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质
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