一種基于Transformer的端到端語義問答模型_第1頁
一種基于Transformer的端到端語義問答模型_第2頁
一種基于Transformer的端到端語義問答模型_第3頁
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文檔簡介

meransformer力。它可以實現(xiàn)從自然語言問題到答案的自動推斷，對于很多特定的知識問答或推薦等應用，具有重要的實用價值。本文將介紹一種ansformer介紹究的領(lǐng)域，其任務(wù)是通過計算機程序?qū)崿F(xiàn)將用戶提出的自然語言問題以及附加條件(如時間、地點、人物等)轉(zhuǎn)化成計算機可處理的形式，并輸出與問題相匹配的答案。問答系統(tǒng)有著廣泛的應用場景，如智能客服、社區(qū)問答、金融投資建議、醫(yī)療診斷等等。其中得到廣泛使用的有基于規(guī)則和基于統(tǒng)計的問答系統(tǒng)，理一些簡單的問題，但是難以處理復雜的問題和多種形式的年來提出了基于深度學習的端到端語義問答。端到端的意思是從語言的輸入端到回答的輸出端，連接問題和回部分可以被單一的神經(jīng)模型同時處理。而語義則指的是將問題和回Transformer它在自然語言處理在Transformer模型中，多頭自注意力機制(Multi-headSelf-Attention)鍵的角色。自注意力機制的思想是在輸入層次內(nèi)尋找與當前輸捕捉到句子的原始表示以及兩個句子之間的關(guān)聯(lián)性。具體來說，在任務(wù)中，我們需要將問題和文本中的所有段落進行匹配，只有與問關(guān)的段落才能作為答案的來源。在這個過程中，我們需要將問題與系。Transformer的轉(zhuǎn)換；2)段落到表示的轉(zhuǎn)換。在第一個階段，我們使用了多層Transformer化到向量空間中，再進利用問題和段落之間的相關(guān)性對答案的實體候選進行判斷和排序，從而認的最佳結(jié)果保持一致。在SQuAD2.0的最佳結(jié)果有所提升，取得了69.0%模型，在不同層次上進行可解釋性分據(jù)和建立長期依賴關(guān)系時具有先進性優(yōu)在處理多對多的情況下，能夠捕捉到輸入序列和輸出序容2.文本的多樣性：問題文本(query)和段落文本(context)來源廣rmer1.解決數(shù)據(jù)稀缺問題：包括數(shù)據(jù)增強、半監(jiān)督學習、領(lǐng)域適應等等。系統(tǒng)應用于實時問答場景，優(yōu)

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