本发明涉及人工智能技术领域,具体涉及一种用于交通基础设施检测文本的机器阅读理解方法,包括:获取问题文本和待检测的段落文本;阅读理解模型首先对问题文本和段落文本进行编码得到对应的待检测字符向量;然后将待检测字符向量和设置的交通基础设施检测领域词向量进行融合得到对应的嵌入融合表示,并对嵌入融合表示进行语义特征捕捉;最后根据嵌入融合表示和捕捉的语义特征计算对应答案在段落文本中的字符位置,并将对应答案的字符位置作为段落文本的机器阅读理解结果;输出段落文本对应的机器阅读理解结果。本发明中的机器阅读理解方法能够兼顾理解全面性和理解准确性,从而能够提升交通基础设施检测领域中文文本的理解效果。
1.一种用于交通基础设施检测文本的机器阅读理解方法,其特征在于,具体包括:S1:获取问题文本和待检测的段落文本;S2:将所述问题文本和所述段落文本输入经过预先训练的阅读理解模型中;所述阅读理解模型首先对所述问题文本和所述段落文本进行编码得到对应的待检测字符向量;然后将所述待检测字符向量和设置的交通基础设施检测领域词向量进行融合得到对应的嵌入融合表示,并对所述嵌入融合表示进行语义特征捕捉;最后根据捕捉的语义特征计算对应答案在所述段落文本中的字符位置,并将对应答案的字符位置作为所述段落文本的机器阅读理解结果;通过如下步骤计算对应答案在所述段落文本中的字符位置:S221:根据捕捉的语义特征确定所述问题文本中问题的最终表示和所述段落文本中各个字符的最终表示;S222:根据所述问题文本中问题的最终表示和所述段落文本中各个字符的最终表示计算对应答案的开始位置预测概率分数和结束位置预测概率分数;S223:将开始位置预测概率分数取最大值时对应字符的位置作为对应答案的开始字符位置;将结束位置预测概率分数取最大值时对应字符的位置作为对应答案的结束字符位置;S224:将对应答案的开始字符位置和结束字符位置作为所述段落文本的机器阅读理解结果;通过star-transformer模型对所述待检测字符向量和所述交通基础设施检测领域词向量进行融合和语义特征捕捉;S3:输出所述段落文本对应的机器阅读理解结果。
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