I detta dokument presenterar vi en ny metod för maskinläsförståelse för MS-MARCO-datasetet. Till skillnad från SQuAD dataset som syftar till att svara på en fråga med exakt text spänner i en passage, MS-MARCO dataset definierar uppgiften som svar på en fråga från flera passager och orden i svaret är inte nödvändiga i passagerna. Vi utvecklar därför ett ramverk för extraktionssyntes för att syntetisera svar från extraktionsresultat. Närmare bestämt används modellen för svarsextraktion först för att förutsäga de viktigaste sub-spannen från passagen som bevis, och svarssyntesmodellen tar bevisen som ytterligare egenskaper tillsammans med frågan och passagen för att ytterligare utveckla de slutliga svaren. Vi bygger svar utvinning modell med toppmoderna neurala nätverk för enkel passage läsförståelse, och föreslå en ytterligare uppgift passage ranking för att hjälpa svara extraktion i flera passager. Svaret syntesmodellen är baserad på sekvens-till-sekvens neurala nätverk med extraherade bevis som funktioner. Experiment visar att vår extraktion-då-syntes metod överträffar state-of-the-art metoder.
REF använde en extraktionssyntesmetod på QA, där en extraktionsmodell förutspår de viktiga spännvidderna i passagen och en annan syntesmodell genererar det slutliga svaret.
S-Net: From Answer Extraction to Answer Generation for Machine Reading Comprehension
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}