Flervals maskinläsförståelse är en viktig och utmanande uppgift där maskinen krävs för att välja rätt svar från en uppsättning sökande svar givet passage och fråga. Befintliga metoder antingen matcha extraherade bevis med kandidat svar ytligt eller modell passage, fråga och kandidat svar med en enda paradigm av matchning. I detta dokument föreslår vi Multi-Matching Network (MMN) som modellerar den semantiska relationen mellan passage, fråga och kandidat svar från flera olika paradigm av matchning. I vår MMN-modell inspireras varje paradigm av hur människan tänker och designar under en enhetlig kompositram. För att visa hur effektiv vår modell är, utvärderar vi MMN på en storskalig flervals maskinläsförståelse dataset (dvs. RÖST). Empiriska resultat visar att vår föreslagna modell uppnår en betydande förbättring jämfört med starka baslinjer och får toppmoderna resultat.
Multi matchande nätverk REF modeller interaktion förhållande mellan passage, frågor och kandidat svar.
Multi-Matching Network for Multiple Choice Reading Comprehension
{'venue': 'AAAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}