Konversationssystem för maskinavläsning hjälper användare att svara på frågor på hög nivå (t.ex. avgöra om de är berättigade till särskilda statliga förmåner) när de inte känner till de exakta regler enligt vilka avgörandet görs (t.ex. om de behöver vissa inkomstnivåer eller veteranstatus). Den viktigaste utmaningen är att dessa regler endast tillhandahålls i form av en processuell text (t.ex. riktlinjer från regeringens webbplats) som systemet måste läsa för att räkna ut vad man ska fråga användaren. Vi presenterar en ny konversationsmaskin läsmodell som tillsammans extraherar en uppsättning beslutsregler från procedurtexten medan resonemang om vilka som är förknippade med konversationens historia och som fortfarande behöver redigeras för att skapa frågor för användaren. På den nyligen introducerade ShARC konversation maskinläsning dataset, vår Entailment-driven Extract and Edit nätverk (E 3 ) uppnår en ny state-of-theart, överträffa befintliga system samt en ny BERT-baserad baslinje. Genom att uttryckligen betona vilken information som fortfarande behöver samlas in ger E 3 dessutom ett tydligare alternativ till tidigare arbete. Vi släpper källkod för våra modeller och experiment på https://github.com/vzhong/e3. Vid samtalsmaskinläsning läser ett system ett dokument som innehåller en uppsättning implicita beslut Fråga x Q < l a t e x i t s h a 1 _ b a s e 6 4 = " Z d i y F L 6 a Y J A / a 9 E m z + 9 e r e u o R j g = " > A A A B 6 n i c b V B N S 8 N A E J 3 U r 1 q / q h 6 9 L B B B U 0 m o M e C F 4 8 t 2 g 9 o Q 9 l J + 3 S z S bs b s Q S + h O 8 e F D E q 7 / I / G B Z u D t j 4 Y e L w 3 y 8 I B F G 9 f 9 d g O m 1 v b O 8 X d 0 t 7 + w e
En konversationsmaskin läsmodell presenteras till exempel i REF.
E3: Entailment-driven Extracting and Editing for Conversational Machine Reading
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}