本发明涉及深度学习、自然语言处理等领域,具体涉及一种句法关系增强的机器阅读理解多跳推理模型及方法,模型包括文本编码模块,关联要素关系图构造模块,多跳推理模块,答案生成模块和答案预测模块。本发明将句法关系融入到图构建过程中,构建了关联要素关系图,并基于该关系图利用图注意力网络进行多跳推理,挖掘答案支撑句;同时引入多头自注意力机制进一步挖掘文章中观点型问题的文字线索,改进了观点型问题的自动解答方法;最后,本发明将多个任务进行联合优化学习,使得模型在回答问题的同时,可以给出支撑答案的事实描述,提高模型的可解释性,同时改进了现有观点型问题的解答方法。
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