Maskinläsförståelse (MRC) på verkliga webbdata kräver vanligtvis maskinen för att svara på en fråga genom att analysera flera passager hämtas av sökmotorn. Jämfört med MRC på en enda passage, multi-passage MRC är mer utmanande, eftersom vi är benägna att få flera förvirrande svar kandidater från olika passager. För att ta itu med detta problem föreslår vi en end-to-end neural modell som gör det möjligt för de svarskandidater från olika passager att verifiera varandra baserat på deras innehåll representationer. Vi tränar tillsammans tre moduler som kan förutsäga det slutliga svaret baserat på tre faktorer: svarsgränsen, svarsinnehållet och korspassagesvarsverifieringen. De experimentella resultaten visar att vår metod överträffar baslinjen med stor marginal och uppnår den senaste prestandan på den engelska MS-MARCO-datauppsättningen och den kinesiska datauppsättningen DuReader, vilka båda är utformade för MRC i verkliga miljöer.
REF inför ett enhetligt nätverk för verifiering av korspassagesvar.
Multi-Passage Machine Reading Comprehension with Cross-Passage Answer Verification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}