Jan, 2020

机器阅读理解系统调查

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TL;DR本文对 2016 年到 2020 年间关于机器阅读理解方面的 241 篇论文进行了全面的调查，探讨了机器阅读理解的不同方面，包括方法、结构、输入 / 输出和研究的创新之处，并论述了研究的重点发生了变化，从答案提取到答案生成，从单一到多文档阅读理解，从零开始学习到使用预训练的嵌入。同时我们还讨论了这个领域中的流行数据集和评估指标，最后还研究了最常被引用的论文及其贡献。
发现论文，激发创造
  • 神经机器阅读理解综述

    本文旨在介绍如何利用神经网络来构建阅读器，并介绍了一些经典模型，分析了它们所做出的改进，同时指出现有模型的缺陷和未来的研究方向。

    Jun, 2019

  • 教授机器阅读和理解

    本篇论文提出了一种新方法，通过大规模监督学习从而提供阅读理解的数据集，开发了一类基于注意力机制的深度神经网络，使其能够在没有先前语言结构知识的情况下阅读真实文档并回答复杂问题。

    Jun, 2015

  • 机器阅读理解：文献综述

    本文总结了机器阅读理解的最新进展，在语料库和技术两个方面进行了重点介绍和比较，详细描述了不同 MRC 语料库的特点以及一些典型 MRC 技术的主要思想。

    Jun, 2019

  • 神经机器阅读理解：方法与趋势

    本文综述了深度学习在机器阅读理解 (MRC) 中的应用，包括典型的 MRC 任务、神经网络 MRC 的体系结构和新兴领域。文章指出了未来需要解决的问题。

    Jul, 2019

  • 机器阅读理解可解释性调查

    本文系统评述了机器阅读理解中可解释性的基准和方法，并介绍了该领域中表示和推理挑战的演变以及解决这些挑战所采取的步骤。同时，我们还提出了评估解释性系统性能的方法，并确定了存在的开放性研究问题和未来工作的关键方向。

    Oct, 2020

  • 从定义理解入手进行机器阅读理解测试

    该研究确定机器阅读理解的内容，并提出短篇故事的一个理解模板，表明现有系统未达到我们定义的故事理解的任务水平。

    May, 2020

  • 机器阅读理解：任务、评价指标和基准数据集综述

    本篇论文主要对机器阅读理解（MRC）领域中的任务、数据集、评估指标等方面进行综合调研和分析，发现现有 MRC 模型虽已超越人类在不同 benchmark 数据集的表现，但与真实的人类阅读理解能力仍存在很大差距，因此提出了一些未来的研究方向和关键问题。

    Jun, 2020

  • 多文档阅读理解

    本文介绍了阅读理解及其在自然语言处理领域的发展，并研究了单文档阅读理解作为多文档阅读理解系统的基础的作用，同时介绍了 RE3QA 模型作为多文档阅读理解系统的最佳答案提取工具。

    Jan, 2022

  • Smarnet: 让机器像人类一样阅读和理解

    本文提出了一种用于机器理解阅读测试的科学方法，引入了新颖的词法控制机制，通过注意力机制和记忆网络指导机器进行交互式阅读，并添加检查层来细化答案以提高正确性，实验证明该方法在 SQuAD 和 TriviaQA 两个常用数据集上的表现优于大多数现有的解决方案。

    Oct, 2017

  • 教模型在理解文档后回答问题

    提出了一种两阶段知识蒸馏方法，通过将 MRC 任务分为两个单独阶段教导模型更好地理解文档，实验结果表明，使用该方法装备的学生模型具有显著的改进，证明了该方法的有效性。

    Jul, 2023