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摘要
多跳阅读理解是自然语言处理研究领域的热点和难点，其研究在文本理解、自动问答、对话系统等方面具有重要意义和广泛应用。针对当前面向中文的多跳阅读理解（Multi-Hop Reading Comprehension,MHRC）研究不足的现状，构建了一个面向复杂问题的中文多跳阅读理解（Complex Chinese Machine Reading Comprehension,Complex CMRC）数据集，提出了一种基于问题分解的中文MHRC方法。该方法分为问题分解和问题求解两个阶段：首先提出了一种融合JointBERT模型和规则的复杂问题分解方法，通过JointBERT模型对问题类型识别和问题片段识别联合建模，获得准确的问题类型和问题片段信息，再利用专门设计的问题分解规则将复杂问题分解为多个简单子问题；然后采用BERT预训练模型对所有子问题进行迭代求解，最终获得复杂问题的答案。分别在Complex CMRC数据集上进行问题分解和问题求解实验，取得了良好的实验结果，验证了提出方法的有效性。
- 出版日期2023
- 单位沈阳航空航天大学
