【摘 要】
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在大数据时代,网络信息呈爆炸性增长,人们难以高效获取所需信息。与传统网络搜索引擎相比,问答系统允许人们以自然语言的方式查询,并高效、准确地返回简洁的答案。尽管问答系统发展迅速,但还存在诸多问题:(1)基于主流预训练模型的问答模型规模较大;(2)在多文档、长文本的检索中,基于统计学习算法缺乏细粒度的语义匹配,而基于注意力机制的问答技术检索效率较低;(3)数据集可能存在样本分布不均匀、数据缺乏等问题。
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在大数据时代,网络信息呈爆炸性增长,人们难以高效获取所需信息。与传统网络搜索引擎相比,问答系统允许人们以自然语言的方式查询,并高效、准确地返回简洁的答案。尽管问答系统发展迅速,但还存在诸多问题:(1)基于主流预训练模型的问答模型规模较大;(2)在多文档、长文本的检索中,基于统计学习算法缺乏细粒度的语义匹配,而基于注意力机制的问答技术检索效率较低;(3)数据集可能存在样本分布不均匀、数据缺乏等问题。针对以上问题,本文提出了基于文段选择,并使用轻型预训练语言模型微调构建中文多文档问答系统框架。在文档检索模块中,使用文段选择算法用于粗粒度筛选文段。在答案抽取模块中,使用文本增强方法提升模型鲁棒性,并使用ALBERT模型进行微调。在百度开发的Du Reader数据集上的实验结果表明,使用F1或BM25文段选择算法和文本增强算法能提高模型的准确率。使用ALBERT-base模型能压缩模型大小,降低训练时间和提高框架表现。其中在选取5个文段和使用ALBERT模型微调的情况下,使用F1算法和文本增强技术后,本文模型的ROUGE-L值比基线模型提高1.09分。本文的研究成果对于提高问答系统的准确率、扩展问答系统的应用场景有一定的促进作用。
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