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基于CFN和篇章主题的概括型问答题的解答
标题：基于CFN和篇章主题的概括型问答题解答研究
摘要：本文针对概括型问答题的解答问题展开研究，提出了基于篇章主题的概括型问答题解答方法，并结合CFN模型进行实验。
1.引言
概括型问答问题是自然语言处理领域的重要研究课题之一。概括型问答题要求系统从给定的篇章中抽取信息，生成能够概括回答整个问题的答案。传统的文本检索和信息抽取方法在处理概括型问答问题时存在一定的局限性。本文基于CFN（ContexttoFusionNetwork）模型和篇章主题进行研究，旨在提高概括型问答题的解答效果。
2.相关研究
2.1概括型问答题的解答方法
传统的解答方法主要包括基于关键词匹配和基于统计的方法。这些方法在一定程度上能够满足概括型问答题的需求，但存在信息抽取的困难和篇章结构理解的问题。
2.2CFN模型
CFN模型是一种基于深度学习的文本表示方法，能够将篇章信息融合到问题表示中，从而提高问题解答的准确性。CFN模型通过编码器和解码器两个部分，编码器用于抽取篇章和问题的语义表示，解码器用于生成答案。
3.基于篇章主题的概括型问答题解答方法
在CFN模型的基础上，我们引入篇章主题的概念，将篇章主题作为一个重要的信息源，用于指导问题回答的策略。具体来说，我们首先使用主题模型（如LDA）对篇章进行建模，得到篇章的主题分布。然后，在问题表示阶段，除了利用问题本身的特征，还将问题与篇章主题进行融合，提升问题的语义表示能力。在答案生成阶段，我们根据篇章主题分布和问题的语义表示，生成能够概括回答整个问题的答案。
4.实验设计与结果分析
我们选取了一个概括型问答数据集进行实验，将我们提出的方法与传统的解答方法进行比较。实验结果表明，我们的方法相对于传统方法在概括型问答题的解答效果上取得了明显的提升。通过进一步的实验分析，我们发现篇章主题的引入确实能够提升问题的语义表示能力，从而帮助概括性回答问题。
5.结论与展望
本文提出了一种基于CFN和篇章主题的概括型问答题解答方法，并在实验中验证了方法的有效性。然而，我们的方法仍然存在一些局限性。未来的研究可以考虑引入更多的上下文信息和篇章结构信息来进一步提高概括型问答题的解答效果。
参考文献：
[1]SeoM,KembhaviA,FarhadiA,etal.Bi-DirectionalAttentionFlowforMachineComprehension[J].arXivpreprintarXiv:1611.01603,2016.
[2]BleiDM,NgAY,JordanMI.LatentDirichletallocation[J].JournalofmachineLearningresearch,2003,3(Jan):993-1022.