基于抽取式机器阅读理解的多文件汇编问答技术研究  

作　　者：秦春凯 冯延钊 陈瑞恒 刘珊 徐畅 

机构地区：[1]中国移动山东公司中移齐鲁创新院分公司,山东济南250001 [2]中国移动山东公司,山东济南250001

出　　处：《山东通信技术》2024年第3期27-30,共4页Shandong Communication Technology

摘　　要：研究一种基于抽取式机器阅读理解的多文件汇编问答技术,解决当前多文件问答系统中存在的生成答案可信度不足、处理文件能力有限、计算复杂度高等问题。通过滑动窗口切分保留文本块上下文信息,采用BM25算法计算特征向量并持久化存储于分布式数据库,结合抽取式机器阅读理解模型进行问答。实验结果表明,该方法显著提高了问答的准确率,多文件汇编问答技术为高效、准确的信息检索与问答提供了新途径。

关 键 词：多文件 汇编问答 抽取式机器阅读理解 

分 类 号：TP391.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术]