融合释义与双向交互的成语阅读理解方法研究

中文成语有着独特的抽象语义。在机器阅读理解任务中,为了解决模型不能充分理解成语含义的问题,本文提出一种完形填空式匹配网络。匹配网络将成语与其词典释义以注意力交互的方式融入模型,使成语得到更好的向量表征,并且在段落与候选答案之间采用双向交互的策略。将匹配网络与语言模型(BERT、 ERNIE等)相结合,本文设计出一个针对完形填空式阅读理解任务的模型。实验结果表明,该模型优于传统模型、SKER模型以及结合增强型全局注意力的BERT模型,在中文成语数据集CHID上达到77.0%的准确率。