公开(公告)号：CN114861643B

公开(公告)日：2025-03-21

申请号：CN202210364206.7

申请日：2022-04-07

Applicant: 之江实验室

Inventor： 丁鼐 ,  马树楷 ,  邹家杰

IPC: G06F40/279 ,  G06F40/216 ,  G06F40/30

Abstract: 本发明公开了一种基于类脑注意机制优化机器阅读理解能力的方法，该方法通过认知科学实验采集阅读眼动数据，以注视时长作为指标，量化人脑的阅读注意分布；提取自下而上的文本特征、视觉特征和自上而下的问题相关特征，采用线性回归方法拟合人脑阅读注意分布；最后通过最大化模型准确率和最小化注意力模型输出层单词注意权重与人脑单词注意分布估计值的交叉熵损失函数，利用反向传播更新阅读理解模型参数得到最优模型注意机制。本发明既有效提升了机器阅读理解任务的准确性，又可以用于解释模型阅读理解行为，为机器阅读理解系统进一步优化提供基础。

公开(公告)号：CN114861643A

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN202210364206.7

申请日：2022-04-07

Applicant: 之江实验室

Inventor： 丁鼐 ,  马树楷 ,  邹家杰

IPC: G06F40/279 ,  G06F40/216 ,  G06F40/30

Abstract: 本发明公开了一种基于类脑注意机制优化机器阅读理解能力的方法，该方法通过认知科学实验采集阅读眼动数据，以注视时长作为指标，量化人脑的阅读注意分布；提取自下而上的文本特征、视觉特征和自上而下的问题相关特征，采用线性回归方法拟合人脑阅读注意分布；最后通过最大化模型准确率和最小化注意力模型输出层单词注意权重与人脑单词注意分布估计值的交叉熵损失函数，利用反向传播更新阅读理解模型参数得到最优模型注意机制。本发明既有效提升了机器阅读理解任务的准确性，又可以用于解释模型阅读理解行为，为机器阅读理解系统进一步优化提供基础。