Jun, 2020

机器阅读理解：任务、评价指标和基准数据集综述

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 机器阅读理解的基准评测：心理学视角

    该论文提出了基于心理学和心理测量学的 MRC 数据集设计理论基础，要求未来的数据集应该评估模型构建上下文相关情境的合理和连贯的表示能力，并通过防止捷径的问题和解释来确保实质性有效性。

    Apr, 2020

  • 评估机器阅读理解数据集的基准测试能力

    本篇研究提出了一种半自动化的消融实验方法，通过检查即使除去与语言理解相关的特征后是否仍然能回答问题，来评估语言理解能力挑战数据集的性能，实验结果表明，很多问题并不需要语法复杂的推理，为了精准评估 MRC 数据集，需要在设计时额外注意。

    Nov, 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

  • 多跳机器阅读理解数据集和评估指标综述

    本文综述了多跳阅读理解的评估度量和数据集，包括问题定义、多跳度量和 15 个多跳数据集的综合分析，最后讨论了该领域的未解决问题。

    Dec, 2022

  • 机器阅读理解 Gold 标准评估框架

    本论文提出了一个统一框架来系统研究现有的语言特征、推理需求、背景知识和事实正确性以及词汇线索的存在。研究结果发现 MRC 数据存在词汇歧义、答案事实正确性的差异和词汇线索的存在，这些都可能降低阅读理解的复杂性和质量。

    Mar, 2020

  • 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

  • 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

  • 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

  • 多跳机器阅读理解方法全面调查

    本文综述了近年来一系列关于基于 31 项研究的多段式机器阅读理解方法的探索和研究成果，着重介绍了问题定义、模型技术，以及模型和技术之间的优缺点比较。

    Dec, 2022

  • 机器阅读理解模型鲁棒性基准测试

    本文提出了一个新的基准数据集 AdvRACE，用于测试机器阅读理解模型在模拟的并非完全准确的测试环境下的鲁棒性，通过提供不同类型的对抗攻击测试，包括基于新的分散干扰的抽取和生成攻击，并表明现有的最先进模型都非常容易受到这些攻击的影响。

    Apr, 2020