Maskinförståelse för text är ett viktigt problem vid bearbetning av naturligt språk. En nyligen utgiven datauppsättning, Stanford Question Responsing Dataset (SQuAD), erbjuder ett stort antal verkliga frågor och deras svar skapade av människor genom crowdsourcing. SQuAD ger en utmanande testbädd för utvärdering av maskinförståelsealgoritmer, delvis på grund av att jämfört med tidigare datauppsättningar, i SQuAD svaren inte kommer från en liten uppsättning av kandidatsvar och de har varierande längder. Vi föreslår en end-to-end neural arkitektur för uppgiften. Arkitekturen är baserad på match-LSTM, en modell som vi tidigare föreslagit för texthantering, och Pointer Net, en sekvens-till-sekvens modell som föreslagits av Vinyals et al. (2015) Att begränsa utmatningspolletterna till att vara från inmatningssekvenserna. Vi föreslår två sätt att använda Pointer Net för vår uppgift. Våra experiment visar att båda våra två modeller väsentligt överträffar de bästa resultaten som Rajpurkar et al. (2016) med hjälp av logistisk regression och manuellt tillverkade funktioner.
REF kombinerar match-LSTM- och pekarnätverk för att skapa gränsen för svaret.
Machine Comprehension Using Match-LSTM and Answer Pointer
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}