Uppgiften att svara på frågor har fått en framträdande plats under de senaste decennierna för att testa maskinernas förmåga att förstå naturligt språk. Stora dataset för maskinläsning har lett till utveckling av neurala modeller som tillgodoser djupare språkförståelse jämfört med informationssökning uppgifter. Olika komponenter i dessa neurala arkitekturer är avsedda att ta itu med olika utmaningar. Som ett första steg mot att uppnå generalisering över flera områden försöker vi förstå och jämföra särdragen hos befintliga end-to-end neural modeller på Stanford Question Responsing Dataset (SQuAD) genom att utföra kvantitativa och kvalitativa analyser av de resultat som uppnås av var och en av dem. Vi noterade att förutsägelsefel återspeglar vissa modellspecifika fördomar, som vi ytterligare diskuterar i detta dokument.
REF utför kvantitativ och kvalitativ analys av fyra neurala modeller på SQuAD.
Comparative Analysis of Neural QA models on SQuAD
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}