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搜索结果 - 5
EMBRACE: 评估和修改以提升 RACE
本文针对英语的机器阅读理解中的 RACE 数据集进行了详细的测试和分析，评估了数据集中多项选择问题的难度，并对基准文本做了注释。研究发现多数多项选择问题未能满足阅读理解任务的基本要求，同时发现基准文本的位置分布存在偏差，这可能对多项选择问题
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a year ago
AAAI
EQG-RACE: 考试题类型的问题生成
本研究提出一种基于 RACE 数据集的创新型考试问答生成方法 (EQG-RACE)，其利用了答案导向的图卷积网络来增强问答输入的表示，解决了已有问答生成技术中存在的因来自 Web 的偏向性和不自然语言 sources 导致的问题。实验结果表
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4 years ago
IJCAI
ElimiNet：一种用于阅读理解多项选择题中选项消除的模型
本文提出 ElmiNet 这一基于神经网络的模型来进行阅读理解与多项选择题，融入了排除和选择的过程，使用 RACE 数据集进行实验并与现有模型进行比较。结果表明其在该数据集中有效性高于目前最先进的模型，并可以与基于选项选择的模型进行组合以获
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5 years ago
选项比较网络用于多项选择阅读理解
本文研究了多选阅读理解中，通过词级别对选项之间的关系进行比较获得更好的推理能力的方法，并在 RACE 数据集中的表现超过其他模型，成为第一个超过 Amazon Mechanical Turk 表现的模型。
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5 years ago
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。
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6 years ago
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