Maskinläsförståelse med obesvarbara frågor är en ny utmanande uppgift för behandling av naturligt språk. En viktig deluppgift är att på ett tillförlitligt sätt förutsäga om frågan är obesvarbar. I detta dokument föreslår vi en enhetlig modell, U-Net, med tre viktiga komponenter: svar pekare, no-svar pekare, och svar kontrollör. Vi introducerar en universell nod och behandlar därmed frågan och dess sammanhangsavsnitt som en enda sammanhängande sekvens av polletter. Den universella noden kodar sammanslagen information från både frågan och passagen, och spelar en viktig roll för att förutsäga om frågan är svarbar och också avsevärt förbättrar koncisheten i U-Net. U-Net skiljer sig från de toppmoderna pipelinemodellerna och kan läras på ett heltäckande sätt. De experimentella resultaten på SQuAD 2.0-datasetet visar att U-Net effektivt kan förutsäga hur obesvarbara frågorna är och uppnå en F1-poäng på 71.7 på SQuAD 2.0.
Ref föreslog en enhetlig modell som tillsammans lär sig en RC-modell och en svarskontrollant.
U-Net: Machine Reading Comprehension with Unanswerable Questions
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}