學位論文
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Item 資訊擷取與知識注入技術於機器閱讀理解之研究(2022) 吳沁穎; Wu, Chin-Ying近年來，預訓練上下文語言模型 (Pre-trained Contextualized Language Modeling, PCLM) 的出現，使得基於 PCLM 的方法在各種機器閱讀理解 (Machine Reading Comprehension, MRC) 與對話式機器閱讀理解 (Conversational MRC, CMRC) 都有非常優秀的表現。然而，在機器閱讀理解領域仍然較少研究琢磨於開放領域知識 (Open-domain Knowledge) 與域內知識 (In-domain Knowledge) 的運用。有鑑於此，本論文提出一種針對MRC與CMRC的有效建模方法。此方法具有兩個主要的特點：首先，針對文章段落進行訊息提取 (Information Extraction, IE) 的預處理，藉此將每個文章段落聚類成一個偽類 (Pseudo-class) 以提供PCLM 進行訊息增強，進而提升後續 MRC與CMRC的任務表現；另一方面，本論文提出了一種新的知識注入 (Knowledge Injection, KI) 方法，將開放領域知識 (Open-domain Knowledge) 與域內知識 (In-domain Knowledge) 注入至 PCLM ，藉此捕捉更為精準的問題與文章段落間的相互關係。本論文將實驗結果與數個當今最佳的方法進行比較，除了在多個MRC與CMRC資料集上都有一定程度的表現外，大量的實證實驗也證明了本論文方法的有效性與可行性。