Mar, 2021

MCR-Net：一种用于机器阅读理解不可回答问题的多步交互关系网络

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TL;DR该研究提出了一种多步骤的共交互关系网络（MCR-Net），用于明确地建模问题和篇章之间的相互作用，从而提高问答系统的性能，该模型在 SQuAD 2.0 数据集上实现了显着的改进。
question answering systemsmachine reading comprehensionunanswerable questionsmulti-step co-interactive relation networksquad 2.0
发现论文，激发创造
  • U-Net: 机器阅读理解中处理无法回答问题的方法

    本文提出了一种叫做 U-Net 的统一模型，它由回答指针、无回答指针和答案验证器三个重要组件组成。与流水线模型不同，U-Net 可以全程学习，并在 SQuAD 2.0 测试集上实现了 F1 得分 71.7。

    Oct, 2018

  • 跨段落答案验证的多段机器阅读理解

    提出了一种基于端到端神经模型的多文本阅读理解模式，通过多个模块的共同作用来检测文本间的答案验证，实现对真实网络数据的阅读理解，显著提高了 MS-MARCO 数据集和中文 DuReader 数据集的 MRC 模型性能。

    May, 2018

  • 带信息搜索代理的交互式机器阅读理解

    通过重新设计现有的机器阅读理解数据集，将其转化为互动、部分可观察的环境，加入上下文命令并训练模型，有望将模型扩展到面向 Web 级别的 QA 场景。

    Aug, 2019

  • 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

  • 随机答案网络用于机器阅读理解

    提出了一种简单而健壮的随机答案网络（SAN），通过在神经网络的最后一层中使用一种随机预测辍学的方式，模拟机器阅读理解中的多步推理，以此提高鲁棒性并在 Stanford 问题回答数据集（SQuAD）、对抗性 SQuAD 和 Microsoft 机器阅读理解数据集（MS MARCO）上获得了具有竞争力的结果。

    Dec, 2017

  • ET5: 一种新颖的面向端到端的对话机器阅读理解框架

    提出了一种基于共享参数机制的端到端框架，称为 ET5，用于会话式机器阅读理解，可以在完整利用涉入推理信息的情况下实现跨步问答，并在 ShARC 数据集上达到了新的最优结果。

    Sep, 2022

  • 多篇文档阅读理解的深度级联模型

    本研究提出一种深度串级学习模型来平衡在线问答系统的效能和效率之间的基本权衡，在多文档的 MRC 场景中取得更好的效果并能够在不到 50 毫秒内稳定地为数百万日请求提供服务。

    Nov, 2018

  • 双路协同匹配网络用于多项选择阅读理解

    本文提出了一种新的机器阅读理解方法 —— 双向联合匹配网络 (DCMN)，该方法在多项选择阅读理解数据集 (RACE) 上取得了 state-of-the-art 结果，并计算出了同时同时考虑文章、问题和答案的相互关系的表示方法。

    Jan, 2019

  • 面向端到端的开放对话式机器阅读

    本文介绍了一种基于完全端到端的方式将开放检索对话式机器阅读（OR-CMR）建模为一个统一的文本到文本任务，并在 OR-ShARC 数据集上展示了其在两个子任务上的显著有效性和创新的最先进结果。

    Oct, 2022

  • MMM：多选阅读理解的多阶段多任务学习

    本研究提出了一种名为 MMM 的基于多阶段多任务学习框架的多选阅读理解方法，其中采用了一种名为多步注意力网络 (MAN) 的新型分类器。实验证明该方法在四个代表性 MCQA 数据集上显著提高了最新技术水平。

    Oct, 2019