一种基于外部知识和片段选择的抽取式阅读理解方法（不用二变）

本发明属于自然语言处理技术与机器阅读理解领域，具体涉及一种基于外部知识和片段选择的抽取式阅读理解方法，包括获取数据并对数据进行预处理；将预处理后数据送入训练好的抽取式阅读理解模型，通过抽取式阅读理解模型输出针对数据的问题的最佳答案；抽取式阅读理解模型包括SpanBERT编码模块、外部知识融合模块以及片段选择模块；本发明采用SpanBERT模型对文本和问题进行处理，处理后判断问题是否可回答，提高了识别不可回答问题的准确率，减少错误概率，同时在SpanBERT模型中利用了融合外部知识信息的多头注意力机制，丰富了文本和问题的特征表示，使用片段选择方法处理文本中存在多个相同答案内容情况，取得更好的模型抽取效果，提升了出去答案的准确率。

《一种基于外部知识和片段选择的抽取式阅读理解方法（不用二变）》是一发明专利，专利号为 2022100346818，当前法律状态为已下证，由重庆邮电大学提出申请，发明人为张璞;谢陈;金诗鸿，申请日期为2022-01-13，公开（公告）日期为2024-08-06，国际专利分类号（IPC）为 G06F 16/332 (2019.01)，所属技术领域包括：自然语言处理、搜索引擎、智能问答、问答系统、智能客服、虚拟助手、网络检索、情报分析、信息检索、知识图谱。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明属于自然语言处理技术与机器阅读理解领域，具体涉及一种基于外部知识和片段选择的抽取式阅读理解方法，包括获取数据并对数据进行预处理；将预处理后数据送入训练好的抽取式阅读理解模型，通过抽取式阅读理解模型输出针对数据的问题的最佳答案；抽取式阅读理解模型包括SpanBERT编码模块、外部知识融合模块以及片段选择模块；本发明采用SpanBERT模型对文本和问题进行处理，处理后判断问题是否可回答，提高了识别不可回答问题的准确率，减少错误概率，同时在SpanBERT模型中利用了融合外部知识信息的多头注意力机制，丰富了文本和问题的特征表示，使用片段选择方法处理文本中存在多个相同答案内容情况，取得更好的模型抽取效果，提升了出去答案的准确率。

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