Uppgiften att läsa Förståelse med flera val Frågor, kräver en människa (eller maskin) att läsa en given {passage, fråga} par och välj en av de n givna alternativen. Den nuvarande moderna modellen för denna uppgift beräknar först en frågemedveten representation för passagen och väljer sedan alternativet som har maximal likhet med denna representation. Men när människor utför denna uppgift fokuserar de inte bara på val av alternativ utan använder en kombination av eliminering och urval. Specifikt skulle en människa först försöka eliminera det mest irrelevanta alternativet och sedan läsa avsnittet igen i ljuset av denna nya information (och kanske ignorera delar som motsvarar det eliminerade alternativet). Denna process kan upprepas flera gånger tills läsaren äntligen är redo att välja rätt alternativ. Vi föreslår ElimiNet, en neural nätverksbaserad modell som försöker härma denna process. Specifikt, Det har portar som avgör om ett alternativ kan elimineras med tanke på {passage, fråga} paret och om så är fallet det försöker göra passage representation ortogonal till detta eliminerade alternativ (akin att ignorera delar av passagen som motsvarar det eliminerade alternativet). Modellen gör flera rundor av partiell eliminering för att förfina passage representation och slutligen använder en urval modul för att välja det bästa alternativet. Vi utvärderar vår modell på den nyligen släppta storskaliga RACE datasetet och visar att det överträffar den nuvarande toppmoderna modellen på 7 av de 13 frågetyperna i denna dataset. Vidare visar vi att om vi tar en ensemble av vår elimineringsbaserade metod med en urvalsbaserad metod ger oss en förbättring på 3,1 % jämfört med den bäst rapporterade prestandan på denna datauppsättning.
REF föreslår ElimiNet som försöker använda soft-eliminering för att utesluta felaktiga kandidatsvar.
ElimiNet: A Model for Eliminating Options for Reading Comprehension with Multiple Choice Questions
{'venue': 'Proceedings of the Twenty-Seventh International Joint Conference on Artificial Intelligence (2018) Main track. Pages 4272-4278', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}