| 面向自动问答的机器阅读理解综述 |
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| 引用本文： | 杨康,黄定江,高明.面向自动问答的机器阅读理解综述[J].华东师范大学学报(自然科学版),2019(5). |
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| 作者姓名： | 杨康 黄定江 高明 |
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| 作者单位： | 华东师范大学数据科学与工程学院,上海,200062;华东师范大学数据科学与工程学院,上海,200062;华东师范大学数据科学与工程学院,上海,200062 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;国家自然科学基金 |
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| 摘 要： | 人工智能正在深彻地变革各个行业.AI与教育的结合加速推动教育的结构性变革,正在将传统教育转变为智适应教育.基于深度学习的自动问答系统不仅可帮助学生实时解答疑惑、获取知识,还可以快速获取学生行为数据,加速教育的个性化和智能化.机器阅读理解是自动问答系统的核心模块,是理解学生问题,理解文档内容,快速获取知识的重要技术.在过去的几年里,随着深度学习复兴以及大规模机器阅读数据集的公开,各种各样的基于神经网络的机器阅读模型不断涌现.这篇综述主要讲述3方面的内容:介绍机器阅读理解的定义与发展历程;分析神经机器阅读模型之间的优点及不足;总结机器阅读领域的公开数据集以及评价方法.
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| 关 键 词： | 人工智能 智适应教育 深度学习 机器阅读理解 |
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