Medan sofistikerade neural-baserade tekniker har utvecklats i läsning förståelse, de flesta närmar sig modell svaret på ett oberoende sätt, ignorera dess relationer med andra svar kandidater. Detta problem kan vara ännu värre i öppna domänscenarier, där kandidater från flera passager bör kombineras för att svara på en enda fråga. I detta dokument formulerar vi läsförståelse som ett extrapolerat förfarande i två steg. Vi tar först ut svarskandidater från passager, sedan väljer vi det slutliga svaret genom att kombinera information från alla kandidater. Dessutom betraktar vi kandidatextrahering som en latent variabel och utbildar tvåstegsprocessen tillsammans med förstärkningslärande. Som ett resultat av detta har vår strategi förbättrat den senaste prestandan avsevärt på två utmanande datauppsättningar för öppen-domänläsning. Ytterligare analyser visar hur effektiva våra modellkomponenter är, särskilt informationsfusionen av alla kandidater och den gemensamma utbildningen av förfarandet med extrahance-sen-select.
Som svar på detta presenterar REF en extrahance-sen-select ram som omfattar kandidatextraktion och svarsval.
Joint Training of Candidate Extraction and Answer Selection for Reading Comprehension
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}