Att göra det möjligt för en dator att förstå ett dokument så att den kan svara på frågor om fattningsförmåga är ett centralt, men ändå olöst mål för NLP. En viktig faktor som hindrar dess lösning genom maskininlärda system är den begränsade tillgången på människoannoterade data. Hermann m.fl. (2015) försöka lösa detta problem genom att skapa över en miljon träningsexempel genom att para ihop CNN- och Daily Mail-nyheter med deras summerade kulspetspunkter, och visa att ett neuralt nätverk sedan kan tränas för att ge goda resultat på denna uppgift. I detta dokument genomför vi en grundlig granskning av denna nya läsförståelseuppgift. Vårt främsta mål är att förstå vilket djup av språkförståelse som krävs för att göra bra ifrån sig på denna uppgift. Vi närmar oss detta från den ena sidan genom att göra en noggrann handanalys av en liten delmängd av problemen och från den andra genom att visa att enkla, noggrant utformade system kan få en noggrannhet på 72,4 % och 75,8 % på dessa två datauppsättningar, som överskrider nuvarande toppresultat med mer än 5 % och närmar sig vad vi tror är taket för prestanda för denna uppgift. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Mer specifikt visade de att en variant av neurala nätverk, RNN med uppmärksamhet mekanism, uppnått den toppmoderna prestanda REF.
A Thorough Examination of the CNN/Daily Mail Reading Comprehension Task
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}