龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
摘要：本发明属于自然语言处理技术领域，具体涉及一种基于问题扩展的机器阅读理解候选答案抽取方法。为解决现有抽取方法存在外部知识利用不足和长文本处理不当等问题，本发明主要包括1基于大语言模型抽取文章中与问题题干相关词，构建了问题词扩展库；其次，利用大语言模型强大的生成能力，对原问题的题干进行重写，进一步，利用问题词扩展库对重写的问题进行扩展，以解决题干内容精简、用词抽象的问题。2设计相关性判断模型，全局上下文编码模块对问题和文章句子分别进行编码，历史信息编码模块将句子的全局上下文信息和历史信息相融合，MLP模块对问题和文章句子间进行关联打分，根据分数选择与问题相关的候选答案。
主权项：1.一种基于问题扩展的机器阅读理解候选答案抽取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取文本Context和原问题q的数据；S2、构建问题扩展与候选答案抽取模型，包括基于大语言模型的问题扩展模块和相关性判断模型构建模块，所述基于大语言模型的问题扩展模块包括问题重写和问题词扩展，其中问题重写是基于大语言模型的文本生成能力，得到重写问题；问题词扩展是基于问题题干中提及的具体人物或环境，从文章中找到相关的描写词，扩展到重写问题中，得到扩展问题；所述相关性判断模型构建模块包括分块处理、相关性判断模型和获取候选答案，其中分块处理是应对长文本的处理；相关性判断模型包括全局上下文编码模块、历史信息编码模块和MLP模块，用来得到扩展问题和文章句子间的相关性得分；获取候选答案是选取相关性得分较高的文章句子；S3、将文本Context和原问题q输入问题扩展与候选答案抽取模型，得到扩展问题和文章句子间的相关性得分，并选取相关性得分较高的前k个块作为候选答案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山西大学 一种基于问题扩展的机器阅读理解候选答案抽取方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号