摘要

针对当前机器阅读理解模型中文本与问题的语义融合不够充分、缺乏考虑全局的语义信息的问题,提出一种基于BERT、注意力机制与自注意力机制的机器阅读理解模型BERT_Att。该模型采用BERT将文本和问题分别映射进特征空间,通过Bi-LSTM、注意力机制与自注意力机制将文本与问题进行充分的语义融合,通过Softmax计算答案的概率分布。在公共数据集DuReader上的实验结果表明,该模型的BLEU-4值与ROUGE-L值较现有的模型均有进一步的提升,并且分析了影响模型表现的因素,验证了该模型设计的有效性。