Jun, 2023

知道怎么做和知道什么是 ：用户手册机器阅读理解的新挑战

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TL;DR通过 TARA 图对用户手册进行表示，可以在各种类型问题上提高对用户手册的机器阅读理解能力，这一方法在应对复杂问题时具有巨大的潜力。
发现论文，激发创造
  • 利用多任务学习将关系知识纳入常识阅读理解

    本文提出了一种将外部关联知识与多任务学习相结合的方法，以提高机器阅读理解的效果，并在两个多选基准数据集上进行了实验，结果表明该方法在常识推理方面表现优异。

    Aug, 2019

  • 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

  • 检索与阅读：信息检索和阅读理解的多任务学习

    本研究提出一种简单而有效的方法，通过使用监督多任务学习，将 IR 和 RC 任务结合起来，以考虑答案跨度来训练 IR 组件，实现大规模机器阅读，从而取得了最先进的表现。

    Aug, 2018

  • 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

  • 问答式交互语言学习

    该论文提出了一种基于交互的文本问答任务 QAit，通过使用基于深度强化学习的智能体与部分可观察的文本环境交互来获取答案所需的信息，提高了机器阅读系统在问答任务中的表现。

    Aug, 2019

  • 机器阅读理解中的通用知识显式利用

    本文提出了一种基于数据丰富的方法，提取给定语料对中的语义联系作为人类的通用知识，并在此基础上构建了一种知识辅助的 MRC 模型，与业内领先 MRC 模型相比具有相当的性能和更强的抗干扰能力。

    Sep, 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

  • 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

  • 利用机器阅读理解从文本构建动态知识图谱

    我们提出了一种神经机器阅读模型，它从过程文本中构建动态知识图，并利用它们来跟踪参与实体的演变状态，从而改善机器对文本的理解。

    Oct, 2018

  • 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