本发明公开了一种多任务联合学习的多片段机器阅读理解方法及装置,属于自然语言处理技术领域。主要包括编码器模块、观点型和单片段抽取问题解答模块、多片段抽取问题解答模块、对抗学习模块。本发明是基于动态预测片段数量和序列标注的多任务联合学习,其中,动态预测片段数量可计算出每个问题所需的片段数量,基于此能较为准确地识别出多片段问题类型;而序列标注可以从输入文本中提取可变长度的片段,能够实现多个答案片段的有效定位。同时,在模型训练中构造了对抗训练方式,增强了模型的泛化能力。最后,本发明将多个任务进行联合优化学习,在多片段抽取问题解答以及观点型和单片段抽取的问题解答中取得了更好的效果。
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