Flervalsläsförståelse är en utmanande uppgift att välja ett svar från en uppsättning kandidatalternativ när det ges passage och fråga. Tidigare metoder brukar bara beräkna frågemedveten passagerepresentation och ignorera passage-medveten frågerepresentation när man modellerar förhållandet mellan passage och fråga, som uppenbarligen inte kan ta det bästa av information mellan passage och fråga. I detta arbete föreslår vi dubbla co-matchning nätverk (DCMN) som modellerar förhållandet mellan passage, fråga och svar alternativ dubbelriktat. Dessutom, inspirerad av hur människan löser multichoice frågor, integrerar vi två lässtrategier i vår modell: (i) passage mening val som finner de mest framträdande stödjande meningar för att svara på frågan, (ii) svar alternativ interaktion som kodar jämförelse information mellan svarsalternativ. DCMN integrerat med de två strategierna (DCMN+) får toppmoderna resultat på fem multichoice-avläsningsdatauppsättningar som kommer från olika domäner: RACE, SemEval-2018 Task 11, ROCStories, COIN, MCTest.
Dubbelriktad sammatchning baserad modell REF matchade passage och fråga, svara dubbelriktat.
DCMN+: Dual Co-Matching Network for Multi-choice Reading Comprehension
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}