Maskinläsförståelse med obesvarbara frågor syftar till att avstå från att svara när inget svar kan härledas. Förutom att extrahera svar, tidigare arbeten brukar förutsäga en ytterligare "no-svar" sannolikhet att upptäcka obesvarbara fall. De kan dock inte bekräfta frågans svarbarhet genom att kontrollera legitimiteten hos det förutsagda svaret. För att ta itu med detta problem föreslår vi ett nytt read-sen-verifiera system, som inte bara använder en neural läsare för att extrahera kandidat svar och producera noanswer sannolikheter, men också utnyttjar en svar kontrollör för att avgöra om det förutsedda svaret är ett resultat av input sippets. Dessutom introducerar vi två extra förluster för att hjälpa läsaren att bättre hantera svarsextraktion samt ingen svarsdetektering, och undersöka tre olika arkitekturer för svarskontrollanten. Våra experiment på SQuAD 2.0 dataset visar att vårt system uppnår en poäng på 74,2 F1 på testuppsättningen, överträffar alla tidigare metoder vid tidpunkten för inlämning (Aug. 23th, 2018).
Ref föreslog en kontrollör för att jämföra svarsmeningen med frågan.
Read + Verify: Machine Reading Comprehension with Unanswerable Questions
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}