基于机器阅读理解的论文辅助阅读系统构建

Abstract

在信息化和数字化时代，科技论文数量的迅速增加带来了一系列问题，如论文冗长、信息提取困难、阅读时间成本居高不下等，研究者面临着更加烦琐、耗时的文献阅读挑战。通过语言模型落地创新，设计了科技论文辅助阅读系统来应对这些挑战。以机器阅读理解技术为核心，通过解析论文文本和预先设定问题，达到自动回答的效果。充分利用预训练语言模型PERT，提升系统对语义的理解和信息的提取能力，解决科技论文阅读过程中存在的各种问题，从而帮助读者提高科技文献阅读效率。

Keywords

• 自然语言处理
• 机器阅读理解
• 预训练语言模型