问题理解增强阅读理解方法研究论文设计 I 问题理解增强的理解方法 研究 Machine Reading Comprehension based on Question Understanding Enhancement 中 中 文 摘 要 机器理解是指基于给定上下文机器自动回答相应的问题1 ，不仅是人工智能及自然语言处理领域的一个研究热点，更是一个挑战。机器是否正确、充分地理解问题是研究理解任务的关键和基础。本文针对模型对问题理解不充分提出了相应的解决策略，主要工作如下： （1）提出一个基于多维度问题理解的理解方法。本文通过问题类型识别、问题重要词识别、添加外部知识等多个维度提高模型对问题的理解。多维度问题理解的解答策略的主要思想是：a.人工标注部分数据训练一个初标注 TextCNN 模型并得到所有数据的问题类型；b.通过句法分析树和人工制定的规则获得问题的重要词；c.针对问题重要词在模型中加入外部知识；d.将之前所有的信息融入到理解模型中。在 DuReader2.0 数据集上进行方法检验，融入多维度问
