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申请/专利权人：广西师范大学
摘要：本发明公开了一种基于ERNIE‑GEN神经网络的阅读理解优化模型，涉及人工智能中的自然语言识别处理领域。首先，在ERNIE‑GEN神经网络模型的预训练阶段，将原始ERNIE‑GEN神经网络单一的左序预训练模式，扩展为多语序预训练模式，迫使ERNIE‑GEN神经网络编码器适应多种输入语序，达到增强编码器适应能力的目的，同时可有效缓解ERNIE‑GEN神经网络在阅读理解任务中的暴露偏差问题；其次，在阅读理解任务微调阶段，使用门控机制，将通过ERNIE‑GEN神经网络模型生成的上下文解码状态与问题解码状态进行融合，达到突出关键语义的目的，以更有效的方式解决阅读理解问题。
主权项：1.一种基于ERNIE-GEN神经网络的阅读理解优化模型，其特征在于：首先，在ERNIE-GEN神经网络模型的预训练阶段，将原始ERNIE-GEN神经网络单一的左序预训练模式，扩展为多语序预训练模式，迫使ERNIE-GEN神经网络编码器适应多种输入语序，达到增强编码器适应能力的目的；其次，在阅读理解任务微调阶段，通过门控机制，将上下文解码状态与问题解码状态进行融合，达到突出关键语义的目的；所述ERNIE-GEN神经网络是指百度公司Xiao等人提出的一种用于自然语言生成的增强的多流预训练和微调框架。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广西师范大学 一种基于ERNIE-GEN神经网络的阅读理解优化模型
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