一种基于问题扩展的机器阅读理解候选答案抽取方法

本发明属于自然语言处理技术领域，具体涉及一种基于问题扩展的机器阅读理解候选答案抽取方法。为解决现有抽取方法存在外部知识利用不足和长文本处理不当等问题，本发明主要包括(1)基于大语言模型抽取文章中与问题题干相关词，构建了问题词扩展库；其次，利用大语言模型强大的生成能力，对原问题的题干进行重写，进一步，利用问题词扩展库对重写的问题进行扩展，以解决题干内容精简、用词抽象的问题。(2)设计相关性判断模型，全局上下文编码模块对问题和文章句子分别进行编码，历史信息编码模块将句子的全局上下文信息和历史信息相融合，MLP模块对问题和文章句子间进行关联打分，根据分数选择与问题相关的候选答案。