面向问答系统的上下文感知联合概率模型
计算与语言
2019-04-18 v1 人工智能
摘要
在本文中，我们针对 SQuAD 2.0 数据集上的问答挑战展开研究。我们设计了一种模型架构，该架构利用了 BERT 的上下文感知词嵌入能力以及 BiDAF 的上下文交互探索机制。通过整合这两种最先进的架构，我们的系统试图在词和字符层面提取上下文词表示，以更好地理解问题和上下文及其相关性。我们还提出了我们原创的联合后验概率预测模块及其相关的损失函数。迄今为止，我们的最佳模型在测试 PCE 排行榜上获得了 75.842% 的 F1 分数和 72.24% 的 EM 分数。
引用
@article{arxiv.1904.08109,
title = {Contextual Aware Joint Probability Model Towards Question Answering System},
author = {Liu Yang and Lijing Song},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.08109},
year = {2019}
}