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UQA: 乌尔都问答语料库
介绍了 UQA，一个用于乌尔都语（Urdu）问答和文本理解的新数据集，通过一种称为 EATS 的技术，将斯坦福问答数据集（SQuAD2.0）的答案段落的翻译上下文中的答案范围进行保留，在两个候选项（Google Translator 和 S
PDF2 months ago
NoticIA：一份西班牙语的点击诱骗文章摘要数据集
NoticIA 是一项数据集，其中包含 850 篇西班牙新闻文章，配有高质量的单句生成摘要，用于评估大型语言模型对西班牙文本的理解能力，并用于训练 ClickbaitFighter 模型，该模型在这一任务上达到接近人类水平的表现。
PDF3 months ago
LC-Score：无参考文本理解难度评估
我们提出了一个简单的方法 LC-Score，用于训练法语文本的阅读理解指标，通过预测给定文本的易读性来定量捕捉文本与清晰语言指南的契合程度。我们探索了两种方法：使用语言学动机指标训练统计模型，以及从文本中直接利用预训练语言模型进行神经学习。
PDF9 months ago
EMNLP话语理解：一种问答框架用于表示句子之间的联系
本文提出了一种新的方法来收集关于新闻文件的提问，带有上下文关联且没有标注答案的开放性问题数据集 (DCQA)，并结合现有的问答资源进行了预训练，以有效帮助回答这类开放性问题。
PDF3 years ago
我不理解我不能定义的事物：基于教育驱动内容选择的自动问题生成
文章探讨了如何使用基于学习理论的自动提问生成器来生成能够提升教材阅读理解的问题，通过教育专家的实验评估，结果表明生成的问题语言质量高，并且询问了与给定文本相关的中心信息，在特定学习场景中可以促进阅读理解。
PDF3 years ago
EMNLP针对高层次文本理解的好奇心问题生成
介绍了 INQUISITIVE 数据集，该数据集包含～19,000 个问题，是读者在阅读文档时 elicited 的。与现有数据集相比，INQUISITIVE 的问题更加注重文本的高层（语义和话语）理解，并根据基于 GPT-2 的问题生成模
PDF4 years ago
基于眼动的读者识别和文本理解评估的判别模型
研究读者通过阅读时眼动观察来推断其身份并估计文本理解水平的问题，通过使用词法特征的个体注视模式（扫描路径）的生成模型，得出基于眼动数据的 Fisher-SVM 的 Fisher 核方法，结果表明 Fisher-SVM 在识别读者身份上表现出
PDF6 years ago
ACL文本理解的显式上下文语义
本文的研究目的是让语义角色标注（SRL）任务通过指定动词谓词和其相应的语义角色来增强文本理解和推理，并针对深度学习模型，加入语义角色标注以获得更细粒度的语义。经过广泛的实验证明，所提出的语义学习能够在各项挑战性的自然语言理解任务中显著提高现
PDF6 years ago
循环神经网络的语言知识作为记忆
通过使用外部语言知识来作为 RNN 模型的显式信号，将文本序列图形化表示并进行无环子图分解，以实现 RNN 模型对长期依赖关系的建模，并应用于文本理解任务，实现新的 SOTA 效果。
PDF7 years ago
ACL拥抱数据丰富性：阅读理解 BookTest 数据集
本文提出了 BookTest 数据集作为处理自然语言数据的一种新的解决方案，证明使用该数据集可以使现有的注意力汇总阅读器模型在处理自然语言文本时得到显著的提高，并发现仍有改进的空间。
PDF8 years ago
ACL注意力求和读者网络的文本理解
该研究提出了一种使用注意力机制直接从文本中选取答案的模型，特别适用于以文本中某个单词为答案的问题，并在多个数据集上取得了新的最优成绩。
PDF8 years ago