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中文摘要
逻辑推理阅读理解任务旨在通过学习给出的阅读材料和问题,理解材料的深层
含义,并利用逻辑推理方法获得最符合问题题意的答案,其已成为机器阅读理解的
研究热点,在智慧医疗、智慧司法、智慧教育等领域发挥着重要作用。相比于传统
机器阅读理解,逻辑推理阅读理解任务的答案往往不直接包含在阅读材料中,需要
机器通过逻辑推理挖掘材料和问题的深层逻辑关系,并生成答案。现有逻辑推理阅
读理解方法主要基于图神经网络和预训练模型等技术。基于图神经网络的方法通过
预定义的规则或提取工具构建图,并对图中的逻辑关系和语义片段进行
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