squad 2.0 | BriefGPT - AI 论文速递

关键词squad 2.0

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应用问答技术提取心理指标
本研究提出了一种利用 RoBERTa 模型对提出的问题进行问答以提取可能指示 BIG5 心理特征的文本片段的方法，并利用 Reddit 评论对模型进行了进一步的微调。在训练集中无答案的示例百分比对模型的性能影响也得到了验证。该研究表明所得结
PDFa year ago
ACL未能回答问题对机器阅读理解模型鲁棒性的影响
本文研究了使用 SQuAD 2.0 中不可回答的问题对预先训练的语言模型进行微调，以提高其对抗攻击的鲁棒性。结果表明，在 SQuAD 2.0 上进行微调可以显著提高模型的鲁棒性，并且 SQuAD 2.0 还会影响模型学习到的内容。
PDFa year ago
MCR-Net：一种用于机器阅读理解不可回答问题的多步交互关系网络
该研究提出了一种多步骤的共交互关系网络（MCR-Net），用于明确地建模问题和篇章之间的相互作用，从而提高问答系统的性能，该模型在 SQuAD 2.0 数据集上实现了显着的改进。
PDF3 years ago
基于上下文的联合概率模型在问答系统中的应用
本文中，我们提出了一种模型架构，该模型利用了 BERT 的上下文感知词嵌入和 BiDAF 的上下文交互探索机制，试图在单词和字符级别上提取上下文词表示以更好地理解问题和上下文及其相关性，并提出了我们的原创联合后验概率预测模块及其相关损失函数
PDF5 years ago
U-Net: 机器阅读理解中处理无法回答问题的方法
本文提出了一种叫做 U-Net 的统一模型，它由回答指针、无回答指针和答案验证器三个重要组件组成。与流水线模型不同，U-Net 可以全程学习，并在 SQuAD 2.0 测试集上实现了 F1 得分 71.7。
PDF6 years ago
ACLCoQA、SQuAD 2.0 和 QuAC 的定性比较
本文比较了三个新的问答数据集：SQuAD 2.0、QuAC 和 CoQA，在新特性（如无法回答的问题、多轮交互和摘要回答）方面进行了比较，并展示了这些数据集提供了互补性的覆盖率，但在回答的摘要方面覆盖率较弱。作者表明，由于数据集的结构相似，
PDF6 years ago
ACL知道你不知道什么：SQuAD 无法回答的问题
SQuAD 2.0 is a dataset that combines existing SQuAD data with over 50,000 unanswerable questions to test extractive read
PDF6 years ago