关键词multi-choice reading comprehension
搜索结果 - 4
- 评估 ChatGPT 和 GPT-4 的逻辑推理能力
本研究评估了 GPT-4 在逻辑推断任务中的性能，包括多项逻辑推断数据集的测试以及构建一个逻辑推理离散数据集进行实验。结论显示，尽管 GPT-4 表现优异，但逻辑推理对 ChatGPT 和 GPT-4 来说仍然是一项挑战。
- AAAIDCMN+: 多项选择阅读理解的双重共现网络
本研究提出了双向共匹配网络（DCMN），它在模型化阅读理解中考虑了文章、问题和回答选项之间的关系，并将两种阅读策略融入模型中 —— 段落句子选择与回答选项交互。 DCMN+ 取得了五个不同领域的阅读理解数据集的最优结果。
- 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。
- ACL多项选择阅读理解的协同匹配模型
本文提出一种新的共同匹配方法来解决多选阅读理解问题，该方法同时建模一个段落是否匹配一个问题和一个候选答案，在 RACE 数据集上的实验结果表明我们的方法达到了最先进的性能。