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multi-choice machine reading comprehension
搜索结果 - 4
迁移学习增强的单选决策用于多选题答题
该研究论文以多选机器阅读理解为主题,使用预训练语言模型作为编码器,并通过微调来分享和传递知识。通过训练二元分类,将多选问题转换为单选问题,并选择置信度最高的选项作为最终答案。通过从其他 MRC 任务转移知识,提出的方法摆脱了多选框架,并可以
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2 months ago
多项选择阅读理解的多层次证据推理
提出了一个新颖的通用模型增强方法,称为多粒度证据推断器(Mugen),该方法能够综合地提取粗粒度、中粒度和细粒度的证据,并将证据与原始文章整合,从而在四个多选 MRC 基准测试中实现了显著且一致的性能改进。
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8 months ago
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。
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a year ago
DUMA: 使用转置思维的阅读理解
本文提出一种新的多选机器阅读理解模型 (DUMA),基于人类转位思维解决多选机器阅读理解问题,通过分别考虑语段和问题的焦点来实现匹配,提高了模型的性能,在 DREAM 和 RACE 两个基准多选 MRC 任务中显示其强大状态 - of-th
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4 years ago
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