一种针对机器阅读理解中答案获取的序列生成模型

针对机器阅读理解任务中的答案问题获取提出一种序列生成模型SGN。首先,SGN在问题矩阵空间获取问题与文章的匹配表示,并参照潜在的问题信息生成当前节点的词向量;然后使用一个选择门结构从文章或者字典中选择当前词汇,并且自发学习和归纳OOV(out-of-vocabulary)单词,解决语义表述不准确的问题;最后使用改进的覆盖机制消除生成序列中的冗余问题,从而提高可读性。实验通过人工数据集SQuAD进行验证,其结果表明,在阅读理解任务上SGN生成的目标序列与基准模型seq2seq相比可读性更加优异,并且与原文语义更贴近。