【摘 要】
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现如今,伴随着互联网、物联网和云计算等信息技术的不断变革,数据呈现出爆炸性增长。如何高效准确地获取信息逐渐成为学术界和工业界所关注的热点问题。最初的信息检索和分析任务是由搜索引擎完成的。然而,搜索引擎只能够返回大量相关网页,用户很难快速从中找到准确的答案。因此,如何高效地从互联网获取精确答案,是当前亟待解决的一个关键问题。通过基于阅读理解的开放域问答技术能够在海量数据中针对用户所提出的问题生成答案
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现如今,伴随着互联网、物联网和云计算等信息技术的不断变革,数据呈现出爆炸性增长。如何高效准确地获取信息逐渐成为学术界和工业界所关注的热点问题。最初的信息检索和分析任务是由搜索引擎完成的。然而,搜索引擎只能够返回大量相关网页,用户很难快速从中找到准确的答案。因此,如何高效地从互联网获取精确答案,是当前亟待解决的一个关键问题。通过基于阅读理解的开放域问答技术能够在海量数据中针对用户所提出的问题生成答案。为了提高问答系统的鲁棒性,基于阅读理解的开放域问答技术大多采用检索-阅读交互式框架。检索-阅读交互式框架包含交互式检索算法和阅读理解算法两部分,通过检索算法获取相关文档,基于阅读理解算法理解相关文档,并根据阅读理解算法的结果调整检索方向,直至获得最终答案。现有阅读理解算法多为监督场景而设计,而忽略了实际场景中大量未标注数据。此外,现有交互式检索算法固定了检索与阅读的交互轮数,在找到正确答案之后仍引入噪音文档,降低了问答的效率和准确率。本文设计并实现了基于阅读理解技术的开放域问答新系统,分别在交互式检索算法和阅读理解算法中基于上述问题进行了改进。针对阅读理解算法,本文提出了基于多任务学习和生成对抗训练的多文档机器阅读理解算法。在该算法中,为了保证生成对抗训练的过程能够端到端的训练,提出了混合式答案抽取方法同时生成候选答案的精确边界和向量化表示;为了利用原始文档验证候选答案的准确性,提出了全局-局部记忆增强网络编码超长距离文档集合。在公开数据集进行实验测试表明,本文所提出的多文档阅读理解算法在多个数据集上达到了最优效果,验证了所提算法的优越性。针对交互式检索算法,本文提出了基于强化学习的交互式检索算法。在该算法中,为了动态控制交互轮数,提出了基于强化学习的动态交互轮数控制模块;为了提高检索文档集合的整体质量,提出了基于策略梯度的文档集合全局优化函数。在真实数据集进行实验测试的结果表明,本文所提出的交互式检索算法与现有工作相比,显著提高了问答的效率和准确率,验证了所提算法的优越性。
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