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機器閱讀理解是一項針對給定文本和特定問題自動生成或抽取相應答案的問答任務，該任務是評估計機系統對自然語言理解程度的重要任務之一。相比于傳統的閱讀理解任務，多文檔閱讀理解需要計算模型具備更高的推理和理解能力。為此，提岀一種基于多任務聯合訓練的閱讀理解模型，該模型是由一組功能各異的神經絡構成的聯合學習模型，其仿效人們推理和回答冋題的基本方式分別執行文檔選擇和答案抽取兩個關鍵步驟。檔選擇過程融入了基于注意力矩陣的關聯性判別機制，旨在建立各文檔間的聯系，而答案抽取過程則使用了語級的雙向注意力機制，來找尋與答案相關的文字線索，將兩者附著于一套神經閱讀理解模型上，可形成一種基于合學習的多文檔閱讀理解方法。在 Hotpotqa數據集上的實驗結果表基線模型相比，該模型的EM值和F1值分別提升了2.1%和1.7%。
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