I den här artikeln presenterar vi de gated selfmatching nätverken för att läsa förståelse stil frågor svar, som syftar till att svara på frågor från en viss passage. Vi matchar först frågan och passagen med gated uppmärksamhet-baserade återkommande nätverk för att få fråge-medveten passage representation. Sedan föreslår vi en självmatchande uppmärksamhetsmekanism för att förfina representationen genom att matcha passagen mot sig själv, som effektivt kodar information från hela passagen. Vi använder äntligen pekskärmsnätverken för att lokalisera svarens positioner från passagerna. Vi utför omfattande experiment på SQuAD-datasetet. Den enda modellen uppnår 71,3 % på mätvärdena för exakt matchning på den dolda testuppsättningen, medan ensemblemodellen ytterligare ökar resultaten till 75,9 %. Vid tidpunkten för inlämningen av pappret har vår modell första plats på SQuAD:s rankningslista för både singel- och ensemblemodell.
Ett annat inspirerande arbete är från REF, där författarna föreslår att matcha passagen mot sig själv så att representationen kan aggregera bevis från hela passagen.
Gated Self-Matching Networks for Reading Comprehension and Question Answering
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}