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COLING大型语言模型自动生成与评估阅读理解测试题
使用大型语言模型生成和评估阅读理解测试题目是一个有前途的方法，特别适用于没有足够可用数据的语言。
PDF3 months ago
Belebele 基准测试：122 种语言变体的平行阅读理解数据集
我们提供了 Belebele，这是一个涵盖了 122 种语言的多选机器阅读理解（MRC）数据集。该数据集显著扩展了自然语言理解（NLU）基准的语言覆盖范围，在高、中、低资源语言中评估了文本模型，从而使得对模型性能的直接比较成为可能。通过这个
PDF10 months ago
面向越南语教育的多项选择阅读理解语料库
提出了 ViMMRC 2.0，结合多步骤的注意力神经网络和自然语言推理任务，对越南语文本进行了阅读理解测试，结果表明其在新数据集上的测试正确率最高可达 58.81％。
PDFa year ago
通过四个实验探针理解基于 Transformer 的语言表示模型中的先验偏差和选择瘫痪
本文研究了基于 transformer 的神经网络在自然语言理解方面的多项选择问题，主要针对先验偏差和选择麻烦等问题做了四项混淆测试，并表明该模型在应对这些问题时表现出明显的偏差和选择麻烦，建议需要进一步增强测试协议和基准测试以确保语言模型
PDF2 years ago
AAAI自监督预训练和对比表征学习在多项选择视频 QA 中的应用
本文介绍了一种新的多项选择视频问题回答（Video QA）的训练方案，其中包括自监督预训练阶段和监督对比学习的辅助学习。在自监督预训练阶段中，我们将原始问题格式进行了转化，以预测相关问题并提供模型更广泛的背景输入。然后，我们在对比学习的主阶
PDF4 years ago
面向机器阅读理解的证据句子提取
本研究提出一种利用深度概率逻辑学习框架提取证据句子的方法，在三个具有挑战性的多项选择机器阅读理解数据集上实现了可比较或更好的性能，为多项选择机器阅读理解提供了新的思路。
PDF5 years ago
ACLDREAM：基于对话的阅读理解挑战数据集和模型
DREAM 是第一个基于会话的多项选择阅读理解数据集，包含 10197 个问题，针对 6444 个对话，84％的答案是非提取式的，85％的问题需要超出单个句子的推理，34％的问题涉及常识知识。Neural networks 的应用对数据集的
PDF5 years ago