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          重慶郵電大學(xué)孫開偉獲國家專利權(quán)

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          龍圖騰網(wǎng)獲悉重慶郵電大學(xué)申請的專利一種基于注意力的多項選擇機器閱讀理解方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN116467409B

          龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202310446289.9,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06F16/334;該發(fā)明授權(quán)一種基于注意力的多項選擇機器閱讀理解方法是由孫開偉;段雨辰;紀志陽;李奕佳;曾雅苑設(shè)計研發(fā)完成,并于2023-04-24向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

          一種基于注意力的多項選擇機器閱讀理解方法在說明書摘要公布了:本發(fā)明屬于自然語言處理領(lǐng)域,具體涉及一種基于注意力的多項選擇機器閱讀理解方法,包括:采用句子選擇數(shù)據(jù)集S對中文預(yù)訓(xùn)練模型BERT?wwm?ext進行增量訓(xùn)練,得到繼續(xù)預(yù)訓(xùn)練模型D;引入多頭注意力機制融合選項信息,問題與文章信息,增強模型回答的正確率;采用權(quán)重移動平均的方式對模型參數(shù)進行調(diào)優(yōu);本發(fā)明通過對預(yù)訓(xùn)練模型BERT?wwm?ext進行繼續(xù)預(yù)訓(xùn)練,使得模型更加適應(yīng)橫向領(lǐng)域,同時多頭注意力機制的引入可以充分利用文章、問題和選項之間的信息,再通過權(quán)重移動平均優(yōu)化模型參數(shù),使模型更加準(zhǔn)確的回答閱讀理解的問題。

          本發(fā)明授權(quán)一種基于注意力的多項選擇機器閱讀理解方法在權(quán)利要求書中公布了:1.一種基于注意力的多項選擇機器閱讀理解方法,其特征在于,包括: S1:獲取閱讀理解數(shù)據(jù),將閱讀理解數(shù)據(jù)劃分為多項選擇數(shù)據(jù)集和句子選擇數(shù)據(jù)集; S2:將句子選擇數(shù)據(jù)集中的文章問題和選項進行二次掩碼操作,將掩碼后的數(shù)據(jù)輸入到BERT-wwm-ext預(yù)訓(xùn)練模型中進行增量訓(xùn)練,得到預(yù)訓(xùn)練模型D; 對BERT-wwm-ext預(yù)訓(xùn)練模型中進行增量訓(xùn)練的過程包括:句子選擇數(shù)據(jù)輸入BERT-wwm-ext模型進行一輪迭代預(yù)訓(xùn)練,得到預(yù)訓(xùn)練模型M;隨機選取選項中的詞語,使用[MASK]掩碼遮蓋,并將正確答案句子填入文章,將mask的詞語作為選項,得到新的文本數(shù)據(jù);重復(fù)上述過程,將所有的新數(shù)據(jù)文本輸入到模型M得到當(dāng)前預(yù)訓(xùn)練模型D; 對BERT-wwm-ext模型進行迭代訓(xùn)練的過程包括:給定一個段落P和n個選項a1,a2...an,用詞匯表[unusedNum]中的特殊標(biāo)簽替換P中的空格,其中Num范圍從0到空格數(shù)減去1;對于答案選項中的每個ai,將ai和帶有標(biāo)簽[SEP]的P連接起來作為輸入序列;將長度為l的輸入序列輸入到BERT中,并通過權(quán)重移動平均優(yōu)化方法對模型的學(xué)習(xí)率進行衰減,得到一個隱藏的表示將H和可訓(xùn)練參數(shù)進行點積得到當(dāng)前選項出現(xiàn)空白的概率t通過softmax進行對數(shù)計算,并選擇概率最大的選項作為空白的預(yù)測; S3:在預(yù)訓(xùn)練模型D中加入多頭注意力機制,計算多項選擇數(shù)據(jù)集中每個選項之間相互注意力權(quán)重aij,得到選項的注意力輸出向量Attentionaij; S4:通過門控通道注意力機制將注意力輸出向量融入原始的選項表示中,得到候選選項集合options; S5:對選項與文章中的每個句子進行相似度匹配檢測,對問題與文章中的每個句子進行相似度匹配檢測,保留文章與選項以及問題相關(guān)性最高的k個句子,將k個句子組合成文章P’; S6:根據(jù)候選選項集合options、文章P’以及問題構(gòu)建全連接信息,通過構(gòu)建的全連接線性層去預(yù)測問題最后的答案。

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