Tidigare maskinförståelse (MC) dataset är antingen för små för att träna endto-end djupt lärande modeller, eller inte svårt nog att utvärdera förmågan hos nuvarande MC tekniker. Det nyutgivna SQuAD-datasetet lindrar dessa begränsningar och ger oss en chans att utveckla mer realistiska MC-modeller. Baserat på detta datauppsättning, föreslår vi en Multi-Perspective Context Matching (MPCM) modell, som är ett end-to-end system som direkt förutsäger svaret början och slutpunkter i en passage. Vår modell justerar först varje inbäddad vektor i passagen genom att multiplicera en relevansvikt som beräknas mot frågan. Sedan kodar vi frågan och viktade passagen med hjälp av dubbelriktade LSTMs. För varje punkt i passagen matchar vår modell sammanhanget för denna punkt mot den kodade frågan från flera perspektiv och producerar en matchande vektor. Med tanke på dessa matchade vektorer använder vi en annan dubbelriktad LSTM för att aggregera all information och förutsäga start- och slutpunkter. Experimentellt resultat på testuppsättningen av SQuAD visar att vår modell uppnår ett konkurrenskraftigt resultat på leaderboarden.
MPCM REF föreslog en multiperspektiv kontextmatchningsmodell.
Multi-Perspective Context Matching for Machine Comprehension
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}