端到端生成式问答模型：融合抽取与生成

"一种端到端的生成式问答模型，该模型结合了双向注意力机制和‘拷贝-生成’机制，旨在解决自然语言处理中的问答任务，尤其关注答案抽取和生成的过程。模型通过引入Coverage机制来避免生成重复内容，提高了在MSMARCOv2.1数据集上的性能，如Rouge-L和BLEU-n等评估指标。该研究由北京邮电大学的桑志杰和袁彩霞进行，主要研究方向涉及智能科学与技术、自然语言生成和机器阅读理解。" 端到端生成式问答模型是自然语言处理领域的热点研究，它试图模仿人类对问题的理解并生成准确且连贯的回答。本文提出的模型结合了两种关键机制：双向注意力机制和“拷贝-生成”机制。双向注意力机制允许模型同时考虑问题和上下文的双向依赖关系，增强了模型对语境信息的捕获能力。这一机制有助于理解问题的意图，同时定位到上下文中与问题相关的片段。 “拷贝-生成”机制是另一个创新点，它解决了问答系统中的实体识别和未登录词问题。在传统的问答模型中，如果答案包含未在训练数据中出现过的词汇（即未登录词），生成的回答可能不准确。而“拷贝-生成”机制允许模型在需要时直接“拷贝”输入文本中的词语，以生成包含这些未登录词的正确答案。这样，模型既能够抽取已有信息，也能生成新的文本内容，提高了答案的完整性和准确性。 Coverage机制的引入是为了解决生成模型的一个常见问题，即生成重复内容。在生成答案的过程中，覆盖机制记录已生成部分的信息，避免重复生成相同的词语或短语，从而提高答案的多样性。 实验部分，该模型在MSMARCOv2.1数据集上进行了评估，这是一个大规模的问答数据集，包含各种复杂问题和多样化的答案类型。结果显示，端到端融合模型在Rouge-L和BLEU-n等评价指标上均优于仅生成或仅抽取的模型，这表明其在抽取关键信息和生成自然语言答案方面都表现出色。 总结而言，这种端到端的生成式问答模型通过综合运用注意力机制、拷贝-生成策略以及覆盖机制，提升了问答系统的性能，尤其是在处理未登录词和生成多样化答案方面。这对于推动自然语言处理，特别是问答系统和机器阅读理解的发展具有重要意义。