ACLJun, 2023

我应该给出多少个答案？多答案阅读理解的实证研究

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TL;DR本文通过设计分类来分析多答案现象的出现原因以及采用不同策略来更好地解决多答案现象，在实验中发现生成模型可能成为一个有前途的平台来整合不同范例。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 阅读理解问题变得更容易的因素是什么？

    通过研究机器阅读理解中问题的难易程度，分析数据集创建中的困难之处和基准模型的性能。在手动注释的问题样本中发现，较难的问题需要更多的知识推理和多句话推理技能，并且多选题需要更广泛的推理能力。这些结果表明，在机器阅读理解领域中的最新进展可能被高估。

    Aug, 2018

  • 机器阅读理解中的答案修正

    研究机器阅读理解中回答验证的有效性，提出了一种后处理修正方法，通过单语和多语评估，在现有 MRC 系统的基础上实现了显著的性能提升。

    Nov, 2020

  • 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

  • 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

  • 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

  • 阅读理解中多轮推理策略的经验分析

    通过使用最先进的 RC 模型，我们对单回合和多回合推理在 SQuAD 和 MS MARCO 数据集上的表现进行了实证研究，发现多回合推理优于单回合推理，启用灵活的回合次数通常优于固定的多回合策略，并且特别有助于具有冗长描述性答案的问题。

    Nov, 2017

  • 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

  • 使用组合性解释来教授机器理解

    本文提出了一种使用少量半结构化解释 “教” 机器阅读理解的方法，同时提取结构化变量和规则，并组成神经模块作为下游 MRC 模型的训练实例的注释，使用可学习的神经模块和软逻辑来处理语言变化并克服模型覆盖率不足。在 SQuAD 数据集上，使用 26 个解释进行监督训练，该方法实现了 70.14% 的 F1 得分，与使用 1100 个标记实例的普通监督学习相比，速度提高了 12 倍。

    May, 2020

  • 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