疫情政务问答助手算法冠军开源
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疫情政务问答助手比赛提供以疫情相关的政策数据集、用户问题以及标注好的答案，其中答案片段一定出现在政策数据集中，因此可以认为答案一定是文档中的一个片段（span）
本队将该赛题看成多文档阅读理解任务（Multi-Document Machine Reading Comprehension, MDMRC），这一问题已经在学术界有了较多的研究。大部分的研究将MDMRC分解为文档检索任务和抽取型阅读理解任务，其中文档检索任务在文档库中检索到和问题最相关的若干文档，抽取型阅读理解任务在从检索到的文档中抽取问题对应的答案片段。这种框架形式较为灵活，可以在不同的子任务中尝试不同的方法，然后再将子任务的结果组合得到最终答案。
方法概要
本队采用了文档检索-阅读理解框架，使用了预训练模型、召回优化、负样本选择策略、多任务训练等方法辅助模型训练，最后通过模型融合得到了在测试集(A榜)0.744的Rouge-L分数，排名第一，验证了自然语言处理可以有效应用于实际生活中。
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