Detta dokument tar upp problemet med läsförståelse över långa berättelser där dokumenten lätt sträcker sig över tusentals polletter. Vi föreslår en läroplan lärande (CL) baserad Pointer-Generator ram för läsning/sampling över stora dokument, möjliggör mångsidig utbildning av den neurala modellen baserat på begreppet omväxlande kontextuella svårigheter. Detta kan tolkas som en form av domän randomisering och/eller generativ förträning under utbildningen. I detta syfte mildrar användningen av Pointer-Generator kravet på att ha svaret inom ramen, vilket gör det möjligt för oss att konstruera olika träningsprover för lärande. Dessutom föreslår vi en ny Introspective Alignment Layer (IAL), som skäl över dekomponerade anpassningar med block-baserad självuppmärksamhet. Vi utvärderar vår föreslagna metod på NarrativeQA läsförståelse riktmärke, uppnå state-of-the-art prestanda, förbättra befintliga baslinjevärden med 51% relativ förbättring på BLEU-4 och 17% relativ förbättring på Rouge-L. Omfattande ablations bekräftar effektiviteten av våra föreslagna IAL och CL komponenter.
I REF föreslogs nätverk av kursledare och generator för läsförståelse över långa berättelser.
Simple and Effective Curriculum Pointer-Generator Networks for Reading Comprehension over Long Narratives
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}